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组合多查询编辑
现实的查询需求从来都没有那么简单;它们需要在多个字段上查询多种多样的文本,并且根据一系列的标准来过滤。为了构建类似的高级查询,你需要一种能够将多查询组合成单一查询的查询方法。
你可以用 bool
查询来实现你的需求。这种查询将多查询组合在一起,成为用户自己想要的布尔查询。它接收以下参数:
-
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
-
如果满足这些语句中的任意语句,将增加
_score
,否则,无任何影响。它们主要用于修正每个文档的相关性得分。 -
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。
由于这是我们看到的第一个包含多个查询的查询,所以有必要讨论一下相关性得分是如何组合的。每一个子查询都独自地计算文档的相关性得分。一旦他们的得分被计算出来, bool
查询就将这些得分进行合并并且返回一个代表整个布尔操作的得分。
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" }}} ] } }
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)的查询编辑
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" }} } } }
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range 查询已经从 |
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" }} ] } } } }
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将 |
通过混合布尔查询,我们可以在我们的查询请求中灵活地编写 scoring 和 filtering 查询逻辑。
constant_score 查询编辑
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" } } } }
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Getting Started Videos
- Starting Elasticsearch
- Introduction to Kibana
- Logstash Starter Guide
官方地址:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/combining-queries-together.html