elasticsearch-java api之过滤_es postfilter java

一、过滤相关点：

1、查询与过滤：

Elasticsearch 使用的查询语言（DSL） 拥有一套查询组件，这些组件可以以无限组合的方式进行搭配。这套组件可以在以下两种情况下使用：过滤情况（filtering context）和查询情况（query context）。

当使用于 过滤情况 时，查询被设置成一个“不评分”或者“过滤”查询。即，这个查询只是简单的问一个问题：“这篇文档是否匹配？”。回答也是非常的简单，yes 或者 no ，二者必居其一。

• created 时间是否在 2013 与 2014 这个区间？
• status 字段是否包含 published 这个单词？
• lat_lon 字段表示的位置是否在指定点的 10km 范围内？

当使用于 查询情况 时，查询就变成了一个“评分”的查询。和不评分的查询类似，也要去判断这个文档是否匹配，同时它还需要判断这个文档匹配的有 _多好_（匹配程度如何）。 此查询的典型用法是用于查找以下文档：

• 查找与 full text search 这个词语最佳匹配的文档
• 包含 run 这个词，也能匹配 runs 、 running 、 jog 或者 sprint
• 包含 quick 、 brown 和 fox 这几个词 — 词之间离的越近，文档相关性越高
• 标有 lucene 、 search 或者 java 标签 — 标签越多，相关性越高

一个评分查询计算每一个文档与此查询的 _相关程度_，同时将这个相关程度分配给表示相关性的字段 `_score`，并且按照相关性对匹配到的文档进行排序。这种相关性的概念是非常适合全文搜索的情况，因为全文搜索几乎没有完全 “正确” 的答案。

说明：

自 Elasticsearch 问世以来，查询与过滤（queries and filters）就独自成为 Elasticsearch 的组件。但从 Elasticsearch 2.0 开始，过滤（filters）已经从技术上被排除了，同时所有的查询（queries）拥有变成不评分查询的能力。

然而，为了明确和简单，我们用 "filter" 这个词表示不评分、只过滤情况下的查询。你可以把 "filter" 、 "filtering query" 和 "non-scoring query" 这几个词视为相同的。相似的，如果单独地不加任何修饰词地使用 "query" 这个词，我们指的是 "scoring query" 。

2、性能差异：

过滤查询（Filtering queries）只是简单的检查包含或者排除，这就使得计算起来非常快。考虑到至少有一个过滤查询（filtering query）的结果是 “稀少的”（很少匹配的文档），并且经常使用不评分查询（non-scoring queries），结果会被缓存到内存中以便快速读取，所以有各种各样的手段来优化查询结果。相反，评分查询（scoring queries）不仅仅要找出 匹配的文档，还要计算每个匹配文档的相关性，计算相关性使得它们比不评分查询费力的多。同时，查询结果并不缓存。

多亏倒排索引（inverted index），一个简单的评分查询在匹配少量文档时可能与一个涵盖百万文档的filter表现的一样好，甚至会更好。但是在一般情况下，一个filter 会比一个评分的query性能更优异，并且每次都表现的很稳定。过滤（filtering）的目标是减少那些需要通过评分查询（scoring queries）进行检查的文档。

参考：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_queries_and_filters.html

二、过滤实例：

在之前es版本（2.0之前）的官网中，介绍了两种过滤：一个是Filtered Query，一个是Post Filter。前者是先使用filter，过滤后的结果再query；后者是先query，query的结果再过滤。而在es中，filter的操作使用了cache，速度比query快。

在最新2.0版本的官网上中，提到了：

现在是时候忘掉你所知道的关于查询和过滤器的一切了：Elasticsearch 2.0将自己做出更好的决定，而不是依靠用户来制定一个优化的查询。这一变化在API层面几乎是看不见的，但是让我们来深入探讨使之成为可能的内部变化。本篇文章中提到的大部分更改都是在Lucene 5.0,5.1和5.2中完成的，并将集成到Elasticsearch 2.0中。

在Elasticsearch 2.0中，查询和过滤器是相同的内部对象，可以配置这些对象来评分文档或跳过评分。然后，查询DSL确保正确传播信息：例如，如果bool查询需要产生分数，则bool查询的must子句将需要产生分数，而must_not子句永远不需要产生分数，因为它可能只是用于过滤文件。为了使查询的DSL更加符合这种变化，我们已经废弃了过滤的查询，赞成在bool查询中使用一个新的过滤器子句：过滤器子句就像must子句，除了它们没有贡献分数。意味着：

{
  “filtered” : {
    “query”: { query definition },
    “filter”: { filter definition }
  }
}

应该被替代成：

{
  “bool” : {
    “must”: { query definition },
    “filter”: { filter definition }
  }
}

注：查询DSL仍然是向后兼容的，尽管有这种改变：如果你尝试运行一个过滤的查询，它将在内部解析为一个bool查询。但是，我们鼓励您迁移到新的语法，因为在未来的发行版中，已过滤的查询将被删除。

实例1：postfilter

public static void filterQuery1(String indexName,String indexType) {
		QueryBuilder qb = QueryBuilders.boolQuery()
				.must(QueryBuilders.constantScoreQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", "java")).boost(1f))
				.should(QueryBuilders.constantScoreQuery(QueryBuilders.termQuery("title", "elasticsearch")).boost(5f))
				.should(QueryBuilders.termQuery("title", "hadoop"));
		
		QueryBuilder fb = QueryBuilders.rangeQuery("age").from(10).to(20);
		SearchResponse searchResponse = transportClient.prepareSearch(indexName).setTypes(indexType)
				.setQuery(qb)
				.setPostFilter(fb)
				.get();
		SearchHits hits = searchResponse.getHits();
		//long totalHits = hits.getTotalHits();
		SearchHit[] hits2 = hits.getHits();
		for (SearchHit sh:hits2) {
			Map<String, Object> source = sh.getSource();
			String id = sh.getId();
			float score = sh.getScore();
			System.out.println("source:"+source+",id:"+id+",score:"+score);
		}
	}

注：使用QueryBuilder创建过滤（代替了之前版本的FilterBuilder）

实例2：filter

public static void filterQuery2(String indexName,String indexType) {
		QueryBuilder qb = QueryBuilders.boolQuery()
				.must(QueryBuilders.constantScoreQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", "java")).boost(1f))
				.should(QueryBuilders.constantScoreQuery(QueryBuilders.termQuery("title", "elasticsearch")).boost(5f))
				.should(QueryBuilders.termQuery("title", "hadoop"))
				.filter(QueryBuilders.rangeQuery("age").from(10).to(20));
		
		System.out.println(qb.toString());
		SearchResponse searchResponse = transportClient.prepareSearch(indexName).setTypes(indexType)
				.setQuery(qb)
				.get();
		SearchHits hits = searchResponse.getHits();
		//long totalHits = hits.getTotalHits();
		SearchHit[] hits2 = hits.getHits();
		for (SearchHit sh:hits2) {
			Map<String, Object> source = sh.getSource();
			String id = sh.getId();
			float score = sh.getScore();
			System.out.println("source:"+source+",id:"+id+",score:"+score);
		}
	}

A、之前这种写法已经被废弃：QueryBuilders. filteredQuery(qb, qb);
B、对于Filtered Query已经被bool查询+filter替代，我们可以手工在bool查询中指定filter，同时es内部将bool查询也会自动优化成filter。例如：

QueryBuilder qb = QueryBuilders.boolQuery()
				.must(QueryBuilders.constantScoreQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", "java")).boost(1f))
				.should(QueryBuilders.constantScoreQuery(QueryBuilders.termQuery("title", "elasticsearch")).boost(5f))
				.should(QueryBuilders.termQuery("title", "hadoop"));
		System.out.println(qb.toString());

这样的boolean查询，会被优化成如下的dsl：

{
  "bool" : {
    "must" : {
      "constant_score" : {
        "filter" : {
          "match" : {
            "title" : {
              "query" : "java",
              "type" : "boolean"
            }
          }
        },
        "boost" : 1.0
      }
    },
    "should" : [ {
      "constant_score" : {
        "filter" : {
          "term" : {
            "title" : "elasticsearch"
          }
        },
        "boost" : 5.0
      }
    }, {
      "term" : {
        "title" : "hadoop"
      }
    } ]
  }
}

参考：

https://www.elastic.co/blog/better-query-execution-coming-elasticsearch-2-0

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.0/breaking_20_java_api_changes.html

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_filter_bucket.html