如下例子,查找性别是女,所在的州是PA,过滤条件是年龄是39岁,balance大于等于10000的文档:

{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"gender": "F"
}
},
{
"match": {
"state": "PA"
}
}
],
"filter": [
{
"term": {
"age": "39"
}
},
{
"range": {
"balance": {
"gte": "10000"
}
}
}
]
}
}
}

返回结果:

查询虽然包含这两种,但是查询在不同的执行环境下,操作还是不一样的。

Query与Filter

查询在Query查询上下文和Filter过滤器上下文中,执行的操作是不一样的:

Query查询上下文:

在查询上下文中,查询会回答这个问题——“这个文档匹不匹配这个查询,它的相关度高么?”

如何验证匹配很好理解,如何计算相关度呢?之前说过,ES中索引的数据都会存储一个_score分值,分值越高就代表越匹配。另外关于某个搜索的分值计算还是很复杂的,因此也需要一定的时间。

查询上下文 是在 使用query进行查询时的执行环境,比如使用search的时候。

Filter过滤器上下文:

在过滤器上下文中,查询会回答这个问题——“这个文档匹不匹配?”

答案很简单,是或者不是。它不会去计算任何分值,也不会关心返回的排序问题,因此效率会高一点。

过滤上下文 是在使用filter参数时候的执行环境,比如在bool查询中使用Must_not或者filter。

另外,经常使用过滤器,ES会自动的缓存过滤器的内容,这对于查询来说,会提高很多性能。

总结

1 查询上下文中,查询操作不仅仅会进行查询,还会计算分值,用于确定相关度;在过滤器上下文中,查询操作仅判断是否满足查询条件

2 过滤器上下文中,查询的结果可以被缓存。

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