很多刚学elasticsearch的人对于查询方面很是苦恼，说实话es的查询语法真心不简单…  当然你如果入门之后，会发现elasticsearch的rest api设计是多么有意思。

说正题，elasticsearch的查询有两部分组成：query and filter 。

下面是官方的query vs  filter的介绍，其实说的也是不明不白的.

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/_queries_and_filters.html

文章会后续更新，如果文章被转走了，请到原文地址瞅瞅： http://xiaorui.cc/?p=2317

Query查询器 与 Filter 过滤器

尽管我们之前已经涉及了查询DSL，然而实际上存在两种DSL：查询DSL（query DSL）和过滤DSL（filter DSL）。
过滤器（filter）通常用于过滤文档的范围，比如某个字段是否属于某个类型，或者是属于哪个时间区间
* 创建日期是否在2014-2015年间？
* status字段是否为success？

* lat_lon字段是否在某个坐标的10公里范围内？

查询器（query）的使用方法像极了filter，但query更倾向于更准确的查找。

* 与full text search的匹配度最高

* 正则匹配

* 包含run单词，如果包含这些单词：runs、running、jog、sprint，也被视为包含run单词
* 包含quick、brown、fox。这些词越接近，这份文档的相关性就越高
查询器会计算出每份文档对于某次查询有多相关（relevant），然后分配文档一个相关性分数：_score。而这个分数会被用来对匹配了的文档进行相关性排序。相关性概念十分适合全文搜索（full-text search），这个很难能给出完整、“正确”答案的领域。

query filter在性能上对比：filter是不计算相关性的，同时可以cache。因此，filter速度要快于query。

下面是使用query语句查询的结果,第一次查询用了300ms,第二次用了280ms.

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#blog:  http://xiaorui.cc

{

"size": 1,

"query": {

"bool": {

"must": [

{

"terms": {

"keyword": [

"手机",

"iphone"

]

}

},

{

"range": {

"cdate": {

"gt": "2015-11-09T11:00:00"

}

}

}

]

}

}

}

{

"took": 51,

"timed_out": false,

"_shards": {

"total": 30,

"successful": 30,

"failed": 0

},

"hits": {

"total": 6818,

"max_score": 0,

"hits": []

}

}

下面是使用filter查询出来的结果,第一次查询时间是280ms,第二次130ms…. 速度确实快了不少，也证明filter走了cache缓存。 但是如果我们对比下命中的数目，query要比filter要多一点，换句话说，更加的精准。

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#blog: xiaorui.cc

{

"size": 0,

"filter": {

"bool": {

"must": [

{

"terms": {

"keyword": [

"手机",

"iphone"

]

}

},

{

"range": {

"cdate": {

"gt": "2015-11-09T11:00:00"

}

}

}

]

}

}

}

{

"took": 145,

"timed_out": false,

"_shards": {

"total": 30,

"successful": 30,

"failed": 0

},

"hits": {

"total": 6804,

"max_score": 0,

"hits": []

}

}<span style="font-size:13.2px;line-height:1.5;"></span>

如果你想同时使用query和filter查询的话，需要使用 {query:{filtered：{}}} 来包含这两个查询语法。他们的好处是，借助于filter的速度可以快速过滤出文档，然后再由query根据条件来匹配。

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"query": {

"filtered": {

"query":  { "match": { "email": "business opportunity" }},

"filter": { "term": { "folder": "inbox" }}

}

}

}

{   "size":0,

"query": {

"filtered": {

"query": {

"bool": {

"should": [],

"must_not": [

],

"must": [

{

"term": {

"channel_name":"微信自媒体微信"

}

}

]

}

}

}，

"filter":{

"range": {

"idate": {

"gte": "2015-09-01T00:00:00",

"lte": "2015-09-10T00:00:00"

}

}

}

}

}

我们这业务上关于elasticsearch的查询语法基本都是用query filtered方式进行的，我也推荐大家直接用这样的方法。should ，must_not, must 都是列表，列表里面可以写多个条件。 这里再啰嗦一句，如果你的查询是范围和类型比较粗大的，用filter ！ 如果是那种精准的，就用query来查询。

{

“bool”:{

“should”:[],   #相当于OR条件

“must_not”:[],  #必须匹配的条件，这里的条件都会被反义

“must”:[]        #必须要有的

}

}

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