在Elasticsearch中,Query DSL(Domain Specific Language)是一种用于构建查询的强大语言,其中包括了各种查询类型,例如bool
查询。在bool
查询中,最常见的子句有must
、should
、must_not
以及filter
。must
和filter
是这些中经常被用来进行比较的两种子句,它们在功能和性能上各有特点。
must
子句
must
子句用于指定一系列的条件,查询结果必须满足这些条件。这与SQL中的AND
操作类似。使用must
子句时,Elasticsearch会计算每个结果的相关性得分(_score),并根据得分对结果进行排序。
例子: 假设我们有一个文档集合,记录了不同用户的姓名和年龄信息。如果我们想要查找名为"John"且年龄大于30的用户,我们可以构建以下查询:
json{ "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "name": "John" }}, { "range": { "age": { "gt": 30 }}} ] } } }
在上述查询中,must
子句会确保返回的文档同时满足名字是"John"和年龄大于30的条件,并且对结果按相关性得分进行排序。
filter
子句
与must
不同,filter
子句用于过滤查询结果,但不影响结果的相关性得分(因此对于结果排序没有影响)。filter
子句的查询通常更快,因为Elasticsearch可以缓存过滤器的结果。
例子:
同样以查找用户为例,如果我们只关心满足条件的用户,而不关心他们的排序,就可以使用filter
子句:
json{ "query": { "bool": { "filter": [ { "term": { "name.keyword": "John" }}, { "range": { "age": { "gt": 30 }}} ] } } }
在这个查询中,使用filter
子句会返回所有名字为"John"且年龄大于30的用户,但是所有返回的结果都具有相同的得分,因为不进行相关性评分计算。
总结
总体来说,must
子句适用于那些需要根据条件对结果进行打分和排序的情况,而filter
子句适用于只需要过滤数据而不需要打分的场景。在实际应用中,选择哪种子句取决于具体的查询需求和性能考量。
2024年8月14日 21:50 回复