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：/?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-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.
Python
#blog: {"size": 1,"query": { "bool": { "must": [ { "terms": { "keyword": [ "手机", "iphone" ] } }, { "range": { "cdate": { "gt": "-11-09T11:00:00" } } } ] } } } { "took": 51, "timed_out": false, "_shards": { "total": 30, "successful": 30, "failed": 0 }, "hits": { "total": 6818, "max_score": 0, "hits": [] } }
#blog: {"size":1,"query":{ "bool":{ "must":[ { "terms":{ "keyword":[ "手机", "iphone" ] } }, { "range":{ "cdate":{ "gt":"-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。
Python
#blog: {"size": 0,"filter": {"bool": { "must": [ { "terms": { "keyword": [ "手机", "iphone" ] } }, { "range": { "cdate": { "gt": "-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>
#blog: {"size":0,"filter":{"bool":{"must":[ { "terms":{ "keyword":[ "手机", "iphone" ] } }, { "range":{ "cdate":{ "gt":"-11-09T11:00:00" } } } ] } } } { "took":145, "timed_out":false, "_shards":{ "total":30, "successful":30, "failed":0 }, "hits":{ "total":6804, "max_score":0, "hits":[] } }<spanstyle="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。
"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": "-09-01T00:00:00","lte": "-09-10T00:00:00"}}}}}
"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":"-09-01T00:00:00","lte":"-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
}
}
END..
