ElasticSearch学习----过滤查询_Filter Query_es过滤操作

一. 过滤查询

• ES中的查询操作分为2种: 查询(query)和过滤(filter)。查询即是之前提到的query查询，它 (查询)默认会计算每个返回文档的得分，然后根据得分排序。而过滤(filter)只会筛选出符合的文档，并不计算 得分，且它可以缓存文档 。所以，单从性能考虑，过滤比查询更快。

• 过滤适合在大范围筛选数据，而查询则适合精确匹配数据。一般应用时， 应先使用过滤操作过滤数据， 然后使用查询匹配数据。

二. 过滤语法

1. 过滤查询

• 在执行filter和query时,先执行filter在执行query

• Elasticsearch会自动缓存经常使用的过滤器，以加快性能。

GET /ems/emp/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match_all": {}}
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gte": 10
          }
        }
      }
    }
  }
}
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2. 使用term过滤

GET /ems/emp/_search  
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {
          "name": {
            "value": "小黑"
          }
        }}
      ],
      "filter": {
        "term": {
          "content":"框架"
        }
      }
    }
  }
}
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3. 使用terms过滤

GET /ems/emp/_search    
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {
          "name": {
            "value": "小黑"
          }
        }}
      ],
      "filter": {
        "terms": {
          "content":[
              "框架",
              "spring"
            ]
        }
      }
    }
  }
}
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4. ranage 过滤

GET /ems/emp/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {
          "name": {
            "value": "小黑"
          }
        }}
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gte": 7,
            "lte": 25
          }
        }
      }
    }
  }
}
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5. 使用exists过滤

• 过滤存在指定字段,获取字段不为空的索引记录使用

GET /ems/emp/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {
          "name": {
            "value": "小黑"
          }
        }}
      ],
      "filter": {
        "exists": {
          "field":"age"
        }
      }
    }
  }
}
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6. 使用ids过滤

过滤含有指定字段的索引记录

GET /ems/emp/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {
          "name": {
            "value": "小黑"
          }
        }}
      ],
      "filter": {
        "ids": {
          "values": ["dQZIFHcB7sSdNbu_KMhO","dAZIFHcB7sSdNbu_KMhO"]
        }
      }
    }
  }
}
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