elasticsearch中Query DSL中的must和filter有什么区别？

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。