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一、查询和过滤器的区别

在 Elasticsearch 中，查询（Query）和过滤器（Filter）是用于检索和筛选数据的重要组成部分。它们虽然都能用来查找文档，但在性能和用法上有所不同。下面详细介绍查询和过滤器的概念以及它们之间的区别。

查询 (Query)

查询不仅用于查找匹配的文档，还可以计算相关性得分（_score），以确定文档与查询的匹配程度。查询通常用于全文搜索、短语匹配等场景，其中文档的相关性非常重要。

过滤器 (Filter)

过滤器用于精确筛选文档，不计算相关性得分。因此，过滤器比查询更快，因为它们不需要计算分数。过滤器通常用于过滤特定条件的文档，如日期范围、特定值等。

性能差异

• 查询：计算相关性得分，性能相对较低。
• 过滤器：不计算相关性得分，性能较高，适合用于频繁使用的条件。

使用场景

• 查询：当需要根据相关性排序结果时，例如全文搜索、推荐系统等。
• 过滤器：当需要精确筛选文档时，例如日期范围、类别过滤等。

组合使用

在实际应用中，查询和过滤器经常一起使用，以达到最佳效果。例如，可以使用 bool 查询来组合查询和过滤器：

{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"title": "Elasticsearch"}}],"filter": [{"range": {"publish_date": {"gte": "2023-01-01","lte": "2023-12-31"}}}]}}
}

在这个例子中：

• must 子句中的 match 查询用于全文搜索标题中包含 “Elasticsearch” 的文档。
• filter 子句中的 range 过滤器用于筛选 publish_date 在 2023 年内的文档。

二、ElasticSearch的查询类型

Elasticsearch 提供了多种查询类型，每种类型都有其特定的用途和适用场景。下面是一些常见的查询类型及其简要说明：

1. 全文查询 (Full Text Queries)

这些查询类型用于全文搜索，可以处理复杂的自然语言查询。

• Match Query: 最常用的全文查询，可以处理分析器对文本的分析。

  {"match": {"field": "text"}
  }
  

• Multi Match Query: 类似于 match 查询，但可以在多个字段上进行搜索。

  {"multi_match": {"query": "text","fields": ["field1", "field2"]}
  }
  

• Match Phrase Query: 用于匹配完整的短语，而不是单独的词项。

  {"match_phrase": {"field": "text"}
  }
  

• Match Phrase Prefix Query: 类似于 match_phrase，但允许前缀匹配。

  {"match_phrase_prefix": {"field": "text"}
  }
  

• Common Terms Query: 用于查找常见词和不常见词，可以控制如何处理低频词和高频词。

  {"common": {"field": {"query": "text","cutoff_frequency": 0.001}}
  }
  

2. 术语级别查询 (Term Level Queries)

这些查询类型用于精确匹配，不涉及分析器。

• Term Query: 用于精确匹配单个词项。

  {"term": {"field": "value"}
  }
  

• Terms Query: 用于匹配多个词项。

  {"terms": {"field": ["value1", "value2"]}
  }
  

• Range Query: 用于匹配某个范围内的值。

  {"range": {"field": {"gte": 10,"lte": 20}}
  }
  

• Exists Query: 用于检查某个字段是否存在。

  {"exists": {"field": "field"}
  }
  

• Prefix Query: 用于前缀匹配。

  {"prefix": {"field": "pre"}
  }
  

• Wildcard Query: 用于通配符匹配。

  {"wildcard": {"field": "te*t"}
  }
  

• Regexp Query: 用于正则表达式匹配。

  {"regexp": {"field": "te.*t"}
  }
  

3. 布尔查询 (Compound Queries)

这些查询类型用于组合多个查询条件。

• Bool Query: 用于组合多个查询条件，支持 must, should, must_not, filter 子句。

  {"bool": {"must": [{ "match": { "field1": "text" } }],"should": [{ "match": { "field2": "text" } }],"must_not": [{ "match": { "field3": "text" } }],"filter": [{ "range": { "field4": { "gte": 10 } } }]}
  }
  

• Dis Max Query: 用于在多个字段上进行查询，并选择最相关的文档。

  {"dis_max": {"queries": [{ "match": { "field1": "text" } },{ "match": { "field2": "text" } }]}
  }
  

• Constant Score Query: 用于将查询转换为固定得分。

  {"constant_score": {"filter": {"term": { "field": "value" }}}
  }
  

4. 特殊查询 (Specialized Queries)

这些查询类型用于特定的高级功能。

• Function Score Query: 用于自定义文档的得分。

  {"function_score": {"query": { "match_all": {} },"functions": [{"gauss": {"field": {"origin": "2023-01-01","scale": "10d"}}}]}
  }
  

• Script Score Query: 用于使用脚本计算文档的得分。

  {"script_score": {"query": { "match_all": {} },"script": {"source": "doc['field'].value * 2"}}
  }
  

• More Like This Query: 用于查找与给定文档相似的文档。

  {"more_like_this": {"fields": ["field1", "field2"],"like": "text","min_term_freq": 1,"min_doc_freq": 1}
  }
  

5. 地理查询 (Geo Queries)

这些查询类型用于地理空间数据的搜索。

• Geo Distance Query: 用于查找距离指定点一定范围内的文档。

  {"geo_distance": {"distance": "200km","location": {"lat": 40.715,"lon": -74.006}}
  }
  

• Geo Bounding Box Query: 用于查找位于指定矩形区域内的文档。

  {"geo_bounding_box": {"location": {"top_left": {"lat": 40.73,"lon": -74.00},"bottom_right": {"lat": 40.71,"lon": -73.99}}}
  }
  

• Geo Polygon Query: 用于查找位于指定多边形区域内的文档。

  {"geo_polygon": {"location": {"points": [{ "lat": 40.73, "lon": -74.00 },{ "lat": 40.73, "lon": -73.99 },{ "lat": 40.71, "lon": -73.99 },{ "lat": 40.71, "lon": -74.00 }]}}
  }
  

6. 其他查询

• Match All Query: 返回所有文档，常用于获取索引中的所有数据。

  {"match_all": {}
  }
  

• Match None Query: 不返回任何文档，常用于测试或调试。

  {"match_none": {}
  }
  

三、ElasticSearch的过滤器类型

在 Elasticsearch 中，过滤器（Filter）用于精确筛选文档，不计算相关性得分，因此性能较高。下面是一些常见的过滤器类型及其简要说明：

1. 术语级别过滤器 (Term Level Filters)

这些过滤器用于精确匹配，不涉及分析器。

• Term Filter: 用于精确匹配单个词项。

  {"term": {"field": "value"}
  }
  

• Terms Filter: 用于匹配多个词项。

  {"terms": {"field": ["value1", "value2"]}
  }
  

• Range Filter: 用于匹配某个范围内的值。

  {"range": {"field": {"gte": 10,"lte": 20}}
  }
  

• Exists Filter: 用于检查某个字段是否存在。

  {"exists": {"field": "field"}
  }
  

• Prefix Filter: 用于前缀匹配。

  {"prefix": {"field": "pre"}
  }
  

• Wildcard Filter: 用于通配符匹配。

  {"wildcard": {"field": "te*t"}
  }
  

• Regexp Filter: 用于正则表达式匹配。

  {"regexp": {"field": "te.*t"}
  }
  

2. 布尔过滤器 (Boolean Filters)

这些过滤器用于组合多个过滤条件。

• Bool Filter: 用于组合多个过滤条件，支持 must, should, must_not, filter 子句。

  {"bool": {"must": [{ "term": { "field1": "value1" } }],"should": [{ "term": { "field2": "value2" } }],"must_not": [{ "term": { "field3": "value3" } }],"filter": [{ "range": { "field4": { "gte": 10 } } }]}
  }
  

3. 特殊过滤器 (Specialized Filters)

这些过滤器用于特定的高级功能。

• Script Filter: 用于使用脚本进行复杂的条件判断。

  {"script": {"script": {"source": "doc['field'].value > 10"}}
  }
  

• Ids Filter: 用于匹配特定的文档 ID。

  {"ids": {"values": ["1", "2", "3"]}
  }
  

4. 地理过滤器 (Geo Filters)

这些过滤器用于地理空间数据的筛选。

• Geo Distance Filter: 用于查找距离指定点一定范围内的文档。

  {"geo_distance": {"distance": "200km","location": {"lat": 40.715,"lon": -74.006}}
  }
  

• Geo Bounding Box Filter: 用于查找位于指定矩形区域内的文档。

  {"geo_bounding_box": {"location": {"top_left": {"lat": 40.73,"lon": -74.00},"bottom_right": {"lat": 40.71,"lon": -73.99}}}
  }
  

• Geo Polygon Filter: 用于查找位于指定多边形区域内的文档。

  {"geo_polygon": {"location": {"points": [{ "lat": 40.73, "lon": -74.00 },{ "lat": 40.73, "lon": -73.99 },{ "lat": 40.71, "lon": -73.99 },{ "lat": 40.71, "lon": -74.00 }]}}
  }
  

5. 其他过滤器

• Match All Filter: 返回所有文档，常用于获取索引中的所有数据。

  {"match_all": {}
  }
  

• Match None Filter: 不返回任何文档，常用于测试或调试。

  {"match_none": {}
  }