其實準確來說，ES中的查詢操作分為2種：查詢（query）和過濾（filter）。查詢即是之前提到的query查詢，它（查詢）預設會計算每個返回文件的得分，然後根據得分排序。而過濾（filter）只會篩選出符合的文件，並不計算得分，且它可以快取文件。所以，單從效能考慮，過濾比查詢更快。

換句話說，過濾適合在大範圍篩選資料，而查詢則適合精確匹配資料。一般應用時，應先使用過濾操作過濾資料，然後使用查詢匹配資料。

過濾器使用

查詢10月之前contents欄位包含“ES”的文件

{
    "query": {
        "filtered":{
            "query":{
                "range
 
":{
                    "date":{
                        "lte":"2016-10-01"
                    }
                }
            },
            "filter":{
                "match":{
                    "contents":"ES"
                }
            }
        }   
    }
}

過濾查詢包含filtered關鍵字，裡面又包含普通的查詢query

{
    "query": {
        "bool":{
            "must":[{
                "range":{
                    "date":{
                        "lte":"2016-10-01"
                    }
                }
            },{
                "match":{
                    "contents
 
":"ES"
                }
            }]
        }       
    }
}

兩者返回結果是一樣的。

過濾器型別

過濾器型別與查詢型別基本相對應，都有範圍（過濾）查詢、term、terms等型別。

term、terms過濾

term、terms的含義與查詢時一致。term用於精確匹配、terms用於多詞條匹配。不過既然過濾器既然適用於大氛圍過濾，term、terms在過濾中使用意義不大。

舉例見前面過濾器使用一節

範圍過濾（range）

查詢16年10月以來所有內容含有“java”的文件，先過濾剩下符合10月的文章，再精確匹配。

{
    "query": {
        "filtered":{
            "query":{
                "match":{
                    "contents":"java"
                }
            },
            "filter":{
                "range":{
                    "date":{
                        "gte":"2016-10-01"
                    }
                }
            }
        }   
    }
}

exists、mising過濾器

exists過濾指定欄位沒有值的文件

{
    "query": {
        "filtered":{
            "filter":{
                "exists":{
                    "field":"id"
                }
            }
        }   
    }
}

將不返回id欄位無值的文件。

missing 過濾器與exists相反，它過濾指定欄位有值的文件。

{
    "query": {
        "filtered":{
            "filter":{
                "missing":{
                    "field":"id"
                }
            }
        }   
    }
}

只返回缺少id值的文件，與上次exists過濾結果形成互補。

識別符號（ids）過濾器

需要過濾出若干指定_id的文件，可使用識別符號過濾器(ids)

{
    "query": {
        "filtered":{
            "filter":{
                "ids":{
                    "values":[1,2,6,7]
                }
            }
        }   
    }
}

需注意的是：指定的識別符號是文件的_id,為文件唯一標識。不同於自己指定的id欄位。

限定過濾器（limit）

限定過濾器限定單個分片返回的文件數。

還記得 ElasticSearch筆記-基礎知識文章最後提到的分頁嗎？如果你查詢10條資料，則每個分片都會返回10條資料，集合後再選出前10條資料。如果使用limit限定過濾器，則可限定每個分片返回文件數。

限定每個分片返回一條資料

{
    "query": {
        "filtered":{
            "filter":{
                "limit":{
                    "value":1
                }
            }
        }   
    }
}

組合過濾器

可以對這些過濾器組合使用，ES中有2類組合過濾器。一類是bool過濾器，一類是and、or、not過濾器。bool過濾器對應布林查詢（bool）,關於兩者的區別，詳細解釋在這裡：

這裡簡要說一下：

1. bool過濾器使用了bitset結構標識該文件是否匹配，當重複執行同一過濾時可簡單查詢bitset結構從而提高效率。應儘量使用bool過濾。
2. 位置過濾（Geo filter）、數值範圍過濾（Numeric_range filter）、指令碼過濾（Script filter）沒有bitset結構，使用and、or、not過濾器更高效。

總結來說，一般情況下用bool過濾器，當遇到位置查詢、數值範圍、指令碼查詢時使用and、or、not過濾。

查詢日期在16年10月份且文章標題或內容包含“ES“的文件

用SQL表示為

select * from article where date between  '2016-10-01' and  '2016-10-31' and (name like '%ES%' or contents like '%ES%')

使用bool過濾器

{
    "query": {
        "filtered":{
            "filter":{
                "bool":{
                    "should":[{
                        "match":{
                            "name":"ES"
                        }
                    },{
                        "match":{
                            "contents":"ES"
                        }
                    }],
                    "must":{
                        "range":{
                            "date":{
                                "gte":"2016-10-01",
                                "lte":"2016-10-31"
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }   
    }
}

布林查詢也可巢狀布林查詢，如要查詢16年10月份內容有關ES的文章或任何時段文章名稱與java相關的所有文章。（這裡只是舉例，不考慮實際情況）
用SQL表示為

select * from article where contents like '%ES%' and date between '2016-10-01' and '2016-10-31' or name like '%java%'

{
    "query": {
        "filtered": {
            "filter": {
                "bool": {
                    "should": [{
                        "bool": {
                            "must": [{
                                "range": {
                                    "date": {
                                        "gte": "2016-09-01",
                                        "lte": "2016-09-30"
                                    }
                                }
                            }, {
                                "match": {
                                    "contents": "js"
                                }
                            }]
                        }
                    }, {
                        "match": {
                            "name": "java"
                        }

                    }]
                }
            }
        }
    }
}

這裡解釋一下，我們查詢的主要用or關係連線，所以使用bool查詢的should語句。一邊是contents like '%ES%' and date between '2016-10-01' and '2016-10-31' ，另一個為name like '%java%' 前者需巢狀一個bool查詢，使用must連線，後者簡單使用match即可。