今天來了解下 Elasticsearch(以下簡稱 ES) 中的 Query 和 Filter。

在 ES 中，提供了 Query 和 Filter 兩種搜索：

• Query Context：會對搜索進行相關(guān)性十分
• Filter Context：不需要相關(guān)性算分，能夠利用緩存來獲得更好的性能

舉一個例子，比如需要搜索一場電影，包含以下信息：

評論中包含了燒腦，評分高于 8 分，同時上映時間在 2010 到 2020 之間。

所以這個搜索包括了三個判斷邏輯，針對三個不同的字段進行查詢，如果需要滿足這樣的查詢需求，在 ES 當(dāng)中提供了 bool 查詢，一個 bool 查詢可以包含一個或多個查詢字句，支持以下四種查詢：

• must：必須匹配，貢獻算分
• should：選擇性匹配，貢獻算分
• must_not：查詢字句，必須不能匹配
• filter：必須匹配，不貢獻算分

上圖是一個 bool 查詢，是對用戶(user)進行搜索，城市必須是北京(beijing) ，性別必須是男(man)，這個采用的是 filter，說明這個對算分是不會產(chǎn)生影響的，must_not 是一個 range 的查詢：年齡大于等于 35 歲；should 里是一個數(shù)組，說明這個 should 中可以寫多個條件，只要用戶的名字是這兩個中的一個就是滿足條件的。

其實，bool 查詢的子查詢可以任意順序出現(xiàn)，并且可以嵌套多個查詢。

另外，should 的使用分兩種情況：

• bool 查詢中只包含 should，不包含 must 查詢
• bool 查詢中同時包含 should 和 must 查詢

下面讓我們來看看這兩種情況有何不同？

如果在 bool 查詢中沒有 must 子句，should 中必須至少滿足一條查詢(可以通過 minimum_should_match 來設(shè)置滿足條件的個數(shù)或者百分比)。

同時包含 should 和 must 時，文檔不必滿足 should 中的條件，但是如果滿足條件，會增加相關(guān)性算分。

Filter Context

上面說到了 filter 和 must_not 是不會影響算分的，通過查詢結(jié)果中可以看到 _score 都是 0。

Query Context

采用 should 查詢，會進行算分處理，結(jié)果如下圖所示：

同時，查詢語句的結(jié)構(gòu)，也會對相關(guān)度算分產(chǎn)生影響：

• 同一層級的查詢字段，權(quán)重是相同的
• 通過嵌套 bool 查詢，可以改變對算分的影響

Boost & Boosting Query

相關(guān)度還可以通過對某個字段設(shè)置 boost 的值來進行控制：

• 當(dāng) boost > 1 時，打分的相關(guān)度相對性提升
• 當(dāng) 0 < boost < 1 時，打分的權(quán)重相對性降低
• 當(dāng) boost < 0 時，貢獻負分

或者使用 ES 提供的 Boosting Query 進行查詢：

首先插入幾條數(shù)據(jù)用于測試：

POST?/product/_bulk{?"index":?{?"_id":?1?}}{?"content":"Apple?Mac"?}{?"index":?{?"_id":?2?}}{?"content":"Apple?iPad"?}{?"index":?{?"_id":?3?}}{?"content":"Apple?Juice"?}

如下圖所示，左邊就是一個 Boosting Query，positive 查詢意思是如果 content中包含 Apple 會按照原始的相關(guān)性分數(shù)進行打分，negative 查詢則是滿足 positive 查詢同時滿足 negative 查詢(content 中包含 Juice)的會按照原始的相關(guān)性分數(shù)乘以 negative_boost 進行打分，negative_boost 是用于降低與 negative 匹配文檔的相關(guān)性算分的。

如右圖所示，這個的查詢結(jié)果為三條數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn) Apple Mac 和 Apple iPad的相關(guān)性算分相同，都排在前面，而有Apple Juice 的相關(guān)性算分是其他兩個的 0.1 倍，排在最后。

用一個表格來總結(jié)下 Query Context 和 Filter Context 的區(qū)別：

Context Type含義使用方式Query查找與查詢語句最匹配的文檔，對所有文檔進行相關(guān)性算分并排序query；bool 中的 must 和 shouldFilter查找與查詢語句相匹配的文檔bool 中的 filter 和 must_not；constant_score 中的 filter

filter 不需要計算相關(guān)性算分，不需要按照相關(guān)分數(shù)進行排序，同時還有內(nèi)置的自動 cache 最常使用的 filter 的數(shù)據(jù)，而 query 相反，需要計算相關(guān)性算分，按照分數(shù)進行排序，而且無法 cache 結(jié)果，因此在某些不需要相關(guān)性算分的查詢場景，盡量使用 Filter Context 來讓查詢更加高效。

下圖為 eBay 對于 Filter Context 和 Query Context 的性能比較：

Filter Context VS Query Context

那么 filter 的 cache 是怎么做的呢？

ES 會構(gòu)建一個文檔匹配過濾器的位置 bitset(用來標(biāo)識一個文檔對一個 filter 條件是否匹配，如果匹配就是 1，不匹配就是 0)，下次再有這個 filter 條件過來的時候就不用重新掃描倒排索引，反復(fù)生成 bitset，可以大幅度提升性能，另外當(dāng)添加或更新文檔時，這個 filter 的位集 bitset 也會更新。

總結(jié)

當(dāng)用戶輸入多個條件進行查詢的時候，可以使用 bool 查詢，在 bool 查詢中，filter 和 must_not 屬于 Filter Context，不會對算分結(jié)果產(chǎn)生影響；must 和 should 屬于 Query Context，會對結(jié)果算分產(chǎn)生影響。

在 bool 查詢中，查詢結(jié)構(gòu)是對相關(guān)性算分有影響的，可以通過嵌套的方式修改不同字段在查詢中的權(quán)重以及直接通過指定字段的 boost 值來控制在搜索中的權(quán)重，另外使用 Boosting Query 可以提升搜索的精準(zhǔn)性，同時也可以將更多的搜索顯示在結(jié)果中。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的es filter过滤器_Elasticsearch 之 Filter 与 Query 有啥不同？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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