查询是一个复杂过程，特别是当查询过程中有多个条件，在 ES 中当有多个条件的时候，就得使用组合查询了。
组合查询是通过 bool 关键字来实现的，通过 must、must_not、should 将不同的条件组合到一起，再用 bool 包裹一下作为一个整体。用来实现各种且、非、或的条件组合。
“且”条件
给定需求：
查询 class 索引中姓 deng 并且年龄是 16 的学生。
下面的查询语句中不难看出，bool 包裹了条件整体，使用 must 组合两个条件实现了“且”。
GET class/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"name": "deng"
}
},
{
"term": {
"age": 16
}
}
]
}
}
}
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“非”条件
给定需求：
查找姓名中不包含 deng，且年龄要大于 16 岁的。
下面这条查询语句，使用 must_not 不难理解是对里面的条件做了一个“非”操作。首先使用 match Phrase查询姓名中包含 deng 的，然后再用范围查询，查询年龄小于 16 的，再取个“非”，达到了我们想要的效果。
GET class/_search
{
"query": {
"bool": {
"must_not": [
{
"match": {
"name": "deng"
}
},
{
"range": {
"age": {
"lte": 16
}
}
}
]
}
}
}
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“或”条件
给定需求：
查询性别为“男性”或者“女性”的学生数据。
因为性别是确定的字符串，要么是 man 要么是 female，所以这是一个精确值查询的需求，因此使用 term 查询，并且因为是 sex 的字段类型是“字符串”所以加上 keyword。（这里思考一下，上个课时中说了如果不加 keyword 将不会返回查询结果，但是这里如果把 keyword 去掉也能查询相同的数据，请问是为什么？结合上节课对 keyword 的解释，你一定会找到答案的。）
GET class/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"term": {
"sex.keyword": "man"
}
},
{
"term": {
"sex.keyword":"female"
}
}
]
}
}
}
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对于性别的过滤这里使用了两个 term 查询，但是是对同一个字段做出的判断，写两个 term 查询条件显得比较繁琐，这里对于同一个字段的条件判断有更简洁的写法，就是把条件放到数组中去。
这里有两个地方需要注意，第一就是 terms 而不是之前的 term，第二个就是字段后面加的是数组，而不是之前的花括号。
GET class/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"terms": {
"sex.keyword": [
"man",
"famale"
]
}
}
]
}
}
}
must 与 should 的组合
这里一定要注意，ES 中的条件组合跟 SQL 的逻辑稍微有点不同，ES 中 must 与 should 不能够同时使用，当使用了 must 后，should 将不会在发生作用 。
因为 should 只是一个增加相关性分数的一个条件，当你只使用 should 的时候，如果不满足条件，那么相关性分数会比较低，就不会返回数据给你。像下面这个条件，稍微把性别改成一个不存在的 a 和 b，跟我们想的一样，并没有返回任何数据。
GET class/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"terms": {
"sex.keyword": [
"a",
"b"
]
}
}
]
}
}
}
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这里我再加上一个 must 条件做测试，结果返回了很多数据，仔细观察 _score 字段都是有值的，这些值都是来源于 must 条件，should 条件因为没有满足的所以对 _score 没有任何贡献，因此 should 字段只是能影响 _score 字段，当其他条件能够给 _score 字段带来相关性分数时候，should 条件将不会对查询结果有任何贡献，只能够让 _score 变得大一点或者没有。
GET class/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"name": "deng"
}
}
],
"should": [
{
"terms": {
"sex.keyword": [
"a",
"b"
]
}
}
]
}
}
}
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这个问题怎么解决呢？must 与 should 组合是经常会遇到的问题。
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