在查询时,如果需要同时对多个字段进行多个查询,那么可以使用bool
查询语句.
bool
查询接收如下参数:
-
must
文档必须匹配这些条件才能被包含进来. -
must_not
文档必须不匹配这些条件才能被包含进来. -
should
当文档满足此条件时,会增加其_score
值,类似于or
语句 -
filter
必须匹配,但它以不评分、过滤模式来进行。这些语句对评分没有贡献,只是根据过滤标准来排除或包含文档。
示例
- 下面的查询用于查找 title 字段匹配 how to make millions 并且不被标识为 spam 的文档。那些被标识为 starred 或在2014之后的文档,将比另外那些文档拥有更高的排名。如果 两者 都满足,那么它排名将更高:
{
"bool": {
"must": { "match": { "title": "how to make millions" }},
"must_not": { "match": { "tag": "spam" }},
"should": [
{ "match": { "tag": "starred" }},
{ "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}}
]
}
}
注意:如果没有 must 语句,那么至少需要能够匹配其中的一条 should 语句。但,如果存在至少一条 must 语句,则对 should 语句的匹配没有要求。
- 增加带过滤器(filtering)的查询
如果我们不想因为文档的时间而影响得分,可以用 filter 语句来重写前面的例子:
{
"bool": {
"must": { "match": { "title": "how to make millions" }},
"must_not": { "match": { "tag": "spam" }},
"should": [
{ "match": { "tag": "starred" }}
],
"filter": {
"range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}
}
}
}
上例中range 查询已经从 should 语句中移到 filter 语句
*通过将 range 查询移到 filter 语句中,我们将它转成不评分的查询,将不再影响文档的相关性排名。由于它现在是一个不评分的查询,可以使用各种对 filter 查询有效的优化手段来提升性能。
所有查询都可以借鉴这种方式。将查询移到 bool 查询的 filter 语句中,这样它就自动的转成一个不评分的 filter 了。
如果你需要通过多个不同的标准来过滤你的文档,bool 查询本身也可以被用做不评分的查询。简单地将它放置到 filter 语句中并在内部构建布尔逻辑:
{
"bool": {
"must": { "match": { "title": "how to make millions" }},
"must_not": { "match": { "tag": "spam" }},
"should": [
{ "match": { "tag": "starred" }}
],
"filter": {
"bool": {
"must": [
{ "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}},
{ "range": { "price": { "lte": 29.99 }}}
],
"must_not": [
{ "term": { "category": "ebooks" }}
]
}
}
}
}
constant_score 查询
尽管没有 bool 查询使用这么频繁,constant_score 查询也是你工具箱里有用的查询工具。它将一个不变的常量评分应用于所有匹配的文档。它被经常用于你只需要执行一个 filter 而没有其它查询(例如,评分查询)的情况下。
可以使用它来取代只有 filter 语句的 bool 查询。在性能上是完全相同的,但对于提高查询简洁性和清晰度有很大帮助。
{
"constant_score": {
"filter": {
"term": { "category": "ebooks" }
}
}
}
term 查询被放置在 constant_score 中,转成不评分的 filter。这种方式可以用来取代只有 filter 语句的 bool 查询。
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