Elasticsearch——filter过滤查询

1. filter

filter，就是按照搜索条件过滤出需要的数据，不计算任何相关度分数，对相关度没有影响

2. filter 与 query 对比

filter，按照搜索条件过滤出需要的数据，不计算任何相关度分数，对相关度没有影响query，会去计算每个document相对于搜索条件的相关度，并按照相关度进行排序

在实际开发中，如果需要把最匹配搜索条件的数据先返回，那么用query，果只是要根据一些条件筛选出一部分数据，不关注其排序，那么用filter。

3. filter 与 query 性能

filter，不需要计算相关度分数，不需要按照相关度分数进行排序，同时还有内置的自动cache最常使用filter的数据, 性能好query，要计算相关度分数，按照分数进行排序，而且无法cache结果.

4. 查询示例

1GET/ecommerce/product/_search

2{

3"query":{

4"bool":{

5"must":[

6{

7"match":{

8"name":"yagao"

9}

10}

11],

12"should":[

13{

14"match":{

15"producer":"yagao"

16}

17

18}

19],

20"filter":{

21"range":{

22"price":{

23"gte":25,

24"lt":50

25}

26}

27}

28}

29},

30"sort":[

31{

32"price":{

33"order":"desc"

34}

35}

36]

37}

复制代码

返回结果：

1{

2"took":0,

3"timed_out":false,

4"_shards":{

5"total":5,

6"successful":5,

7"skipped":0,

8"failed":0

9},

10"hits":{

11"total":3,

12"max_score":null,

13"hits":[

14{

15"_index":"ecommerce",

16"_type":"product",

17"_id":"3",

18"_score":null,

19"_source":{

20"name":"zhonghuayagao",

21"desc":"caobenzhiwu",

22"price":40,

23"producer":"zhonghuaproducer",

24"tags":[

25"qingxin"

26]

27},

28"sort":[

2940

30]

31},

32{

33"_index":"ecommerce",

34"_type":"product",

35"_id":"1",

36"_score":null,

37"_source":{

38"name":"gaolujieyagao",

39"desc":"gaoxiaomeibai",

40"price":30,

41"producer":"gaolujieproducer",

42"tags":[

43"meibai",

44"fangzhu"

45]

46},

47"sort":[

4830

49]

50},

51{

52"_index":"ecommerce",

53"_type":"product",

54"_id":"2",

55"_score":null,

56"_source":{

57"name":"jiajieshiyagao",

58"desc":"youxiaofangzhu",

59"price":25,

60"producer":"jiajieshiproducer",

61"tags":[

62"fangzhu"

63]

64},

65"sort":[

6625

67]

68}

69]

70}

71}

复制代码

由于我们按照价格降序排列，所以没有计算相关度，_score都等于null

注意：

对于range查询，单独使用语法为：

1GET/ecommerce/product/_search

2{

3"query":{

4"range":{

5"price":{

6"gte":20,

7"lte":50

8}

9}

10}

11}

复制代码

这样能返回结果，但是如果多条件查询和range查询一起使用的话，需要将range放在bool查询的filter中，比如第一个例子。