少囉嗦，直接看東西。——羅永浩

1、query和filter的本質區別？

以下幾張圖能更好的概括：

query關注點：此文件與此查詢子句的匹配程度如何？

filter關注點：此文件和查詢子句匹配嗎？

2、Query檢索細化關注點

1）是否包含？

確定文件是否應該成為結果的一部分.

2）相關度得分多少？

除了確定文件是否匹配外，查詢子句還計算了表示文件與其他文件相比匹配程度的_score。

3）得分越高，相關度越高。

更相關的檔案，在搜尋排名更高。

典型應用場景：

1）全文檢索——這種相關性的概念非常適合全文搜尋，因為很少有完全“正確”的答案。

舉例如下：

文件中存在欄位hotel_name：“上海浦東香格里拉酒店”

IK實際分詞結果如下：
上海浦東,上海,浦東,香格里拉,格里,里拉,酒店。

也就是說，搜尋以上關鍵詞都能搜到：hotel_name：“上海浦東香格里拉酒店”的酒店。這些都是“相關”的。

但是搜尋：“香格里” 是搜尋不到結果的。

2）包含單詞“run”， 但也匹配”runs”, “running”, “jog”或者”sprint”。（都是奔跑的意思）

3、filter過濾細化關注點

1）是否包含？

確定是否包含在檢索結果中，回答只有“是”或“否”。

2）不涉及評分。

在搜尋中沒有額外的相關度排名。

3）針對結構化資料。

適用於完全精確匹配，範圍檢索。

參見官網舉例：
以下場景適用於filter過濾檢索：

舉例1：時間戳timestamp 是否在2015至2016年範圍內？

舉例2：狀態欄位status 是否設定為“published”？

4）更快。

只確定是否包括結果中，不需要考慮得分。

為什麼會更快？——經常使用的過濾器將被Elasticsearch自動快取，以提高效能。

4、query和filter的效能不同

過濾查詢（filter）是對集合包含/排除的簡單檢查，這使得它們計算速度非常快。 當至少有一個過濾查詢是“稀疏”（僅有少量匹配的文件）時，可以利用各種優化，並且可以將快取經常使用的filter過濾查詢快取在記憶體中以加快訪問速度。

對比之下，query檢索(評分查詢)不僅要查詢匹配的文件，還要計算每個文件的相關程度，這通常會使其比非評分文件更復雜。 另外，查詢結果不可快取。

由於倒排索引，只有幾個文件匹配的簡單評分查詢（query檢索）可能會比跨越數百萬個文件的過濾器（filter過濾）表現得更好。 但是，一般來說，fiter過濾的效能將勝過評分查詢（query檢索）。

過濾（filter）的目標是減少必須由評分查詢（query）檢查的文件數量。

5、filter過濾怎麼快取呢？

Elasticsearch將建立一個文件匹配過濾器的位集bitset（如果文件匹配則為1，否則為0）。 隨後用相同的過濾器執行查詢將重用此資訊。

每當新增或更新新文件時，位集bitset也會更新。

6、使用場景

• 全文檢索以及任何使用相關性評分的場景使用query檢索。

• 除此之外的其他使用filter過濾器過濾。

7、query和filter實戰

ebay在Elasticsearch使用經驗中總結到：

Use filter context instead of query context if possible.

即：如果可能，請使用filter過濾器上下文而不是query查詢上下文。

查詢query和過濾器filter已合併（在ES1.X版本是分開的，存在filtered檢索型別）。

ES高版本（2.X/5.X/6.x以後），任何查詢子句都可以在“查詢上下文query”中用作查詢，並在“過濾器上下文filter”中用作過濾器。

舉例：

GET /_search
{
  "query": { 
    "bool": { 
      "must": [
        { "match": { "title":   "Search"        }}, 
        { "match": { "content": "Elasticsearch" }}  
      ],
      "filter": [ 
        { "term":  { "status": "published" }}, 
        { "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}} 
      ]
    }
  }
}

8、小結

官網&原始碼才是王道。

多看、多思、多總結。弄清原理，高效開發才有了保障！

參考：

1、官網：

2、實戰：

3、Google工程師視訊

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2018年05月27日 13:27 於家中床前