查询与过滤 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic
2024-11-14
请注意:
本书基于 Elasticsearch 2.x 版本，有些内容可能已经过时。
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查询与过滤编辑
Elasticsearch 使用的查询语言（DSL） 拥有一套查询组件，这些组件可以以无限组合的方式进行搭配。这套组件可以在以下两种情况下使用：过滤情况（filtering context）和查询情况（query context）。
当使用于 过滤情况 时，查询被设置成一个“不评分”或者“过滤”查询。即，这个查询只是简单的问一个问题：“这篇文档是否匹配？”。回答也是非常的简单，yes 或者 no ，二者必居其一。
-
created时间是否在2013与2014这个区间？ -
status字段是否包含published这个单词？ -
lat_lon字段表示的位置是否在指定点的10km范围内？
当使用于 查询情况 时，查询就变成了一个“评分”的查询。和不评分的查询类似，也要去判断这个文档是否匹配，同时它还需要判断这个文档匹配的有 _多好_（匹配程度如何）。 此查询的典型用法是用于查找以下文档：
-
查找与
full text search这个词语最佳匹配的文档 -
包含
run这个词，也能匹配runs、running、jog或者sprint -
包含
quick、brown和fox这几个词 — 词之间离的越近，文档相关性越高 -
标有
lucene、search或者java标签 — 标签越多，相关性越高
一个评分查询计算每一个文档与此查询的 _相关程度_，同时将这个相关程度分配给表示相关性的字段 `_score`，并且按照相关性对匹配到的文档进行排序。这种相关性的概念是非常适合全文搜索的情况，因为全文搜索几乎没有完全 “正确” 的答案。
自 Elasticsearch 问世以来，查询与过滤（queries and filters）就独自成为 Elasticsearch 的组件。但从 Elasticsearch 2.0 开始，过滤（filters）已经从技术上被排除了，同时所有的查询（queries）拥有变成不评分查询的能力。
然而，为了明确和简单，我们用 "filter" 这个词表示不评分、只过滤情况下的查询。你可以把 "filter" 、 "filtering query" 和 "non-scoring query" 这几个词视为相同的。
相似的，如果单独地不加任何修饰词地使用 "query" 这个词，我们指的是 "scoring query" 。
性能差异编辑
过滤查询（Filtering queries）只是简单的检查包含或者排除，这就使得计算起来非常快。考虑到至少有一个过滤查询（filtering query）的结果是 “稀少的”（很少匹配的文档），并且经常使用不评分查询（non-scoring queries），结果会被缓存到内存中以便快速读取，所以有各种各样的手段来优化查询结果。
相反，评分查询（scoring queries）不仅仅要找出 匹配的文档，还要计算每个匹配文档的相关性，计算相关性使得它们比不评分查询费力的多。同时，查询结果并不缓存。
多亏倒排索引（inverted index），一个简单的评分查询在匹配少量文档时可能与一个涵盖百万文档的filter表现的一样好，甚至会更好。但是在一般情况下，一个filter 会比一个评分的query性能更优异，并且每次都表现的很稳定。
过滤（filtering）的目标是减少那些需要通过评分查询（scoring queries）进行检查的文档。
如何选择查询与过滤编辑
通常的规则是，使用 查询（query）语句来进行 全文 搜索或者其它任何需要影响 相关性得分 的搜索。除此以外的情况都使用过滤（filters)。
Getting Started Videos
官方地址：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_queries_and_filters.html
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