ElasticSearch查詢 第五篇：布爾查詢

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• ElasticSearch查詢 第五篇：布爾查詢

布爾查詢是最常用的組合查詢，不僅將多個查詢條件組合在一起，並且將查詢的結果和結果的評分組合在一起。當查詢條件是多個表達式的組合時，布爾查詢非常有用，實際上，布爾查詢把多個子查詢組合（combine）成一個布爾表達式，所有子查詢之間的邏輯關係是與（and）；只有當一個文檔滿足布爾查詢中的所有子查詢條件時，ElasticSearch引擎才認為該文檔滿足查詢條件。布爾查詢支持的子查詢類型共有四種，分別是：must，should，must_not和filter：

• must子句：文檔必須匹配must查詢條件；
• should子句：文檔應該匹配should子句查詢的一個或多個；
• must_not子句：文檔不能匹配該查詢條件；
• filter子句：過濾器，文檔必須匹配該過濾條件，跟must子句的唯一區別是，filter不影響查詢的score；

通常情況下，should子句是數組欄位，包含多個should子查詢，預設情況下，匹配的文檔必須滿足其中一個子查詢條件。如果查詢需要改變預設匹配行為，查詢DSL必須顯式設置布爾查詢的參數minimum_should_match的值，該參數控制一個文檔必須匹配的should子查詢的數量，例如，對於以下should查詢，一個文檔必須滿足should子句中兩個以上的詞條查詢：

"should" : [
        {  "term" : { "tag" : "azure" } },
        {  "term" : { "tag" : "elasticsearch" } },
        {  "term" : { "tag" : "cloud" } }
    ],
"minimum_should_match" : 2

布爾查詢的各個子句之間的邏輯關係是與（and），這意味著，一個文檔只有同時滿足所有的查詢子句時，該文檔才匹配查詢條件，作為結果返回。

在布爾查詢中，對查詢結果的過濾，建議使用過濾（filter）子句和must_not子句，這兩個子句屬於過濾上下文（Filter Context），經常使用filter子句，使得ElasticSearch引擎自動緩存數據，當再次搜索已經被緩存的數據時，能夠提高查詢性能；由於過濾上下文不影響查詢的評分，而評分計算讓搜索變得複雜，消耗更多CPU資源，因此，filter和must_not查詢減輕搜索的工作負載。

一，查詢和過濾上下文

在布爾查詢中，查詢被分為Query Context 和 Filter Context，查詢上下文由query參數指定，過濾上下文由filter和must_not參數指定。這兩個查詢上下文的唯一區別是：Filter Context不影響查詢的評分（score）。在布爾查詢中，Filter參數和must_not參數使用Filter Context，而must和should使用Query Context，經常使用Filter Context，引擎會自動緩存數據，提高查詢性能。

GET _search
{
  "query": { 
    "bool": { 
      "must": [
        { "match": { "title":   "Search"        }}, 
        { "match": { "content": "Elasticsearch" }}  
      ],
      "filter": [ 
        { "term":  { "status": "published" }}, 
        { "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}} 
      ]
    }
  }
}

對於上述查詢請求，must子句處於query context中，filter子句處於filter context中：

• 在query context中，must子句將返回同時滿足匹配(match)查詢的文檔；
• 在filter context中，filter子句是一個過濾器，將不滿足詞條查詢和範圍查詢條件的文檔過濾掉，並且不影響匹配文檔的score；

二，布爾查詢子句的邏輯關係

在布爾查詢中，各個子句之間的邏輯關係是與（and）。對於單個子句，只要一個文檔滿足該子句的查詢條件，返回的邏輯結果就是true，而對於should子句，它一般包含多個子查詢條件，參數 minimum_should_match 控制文檔必須滿足should子句中的子查詢條件的數量，只有當文檔滿足指定數量的should查詢條件時，should子句返回的邏輯結果才是true。

{
    "bool" : {
        "must" : {
            "term" : { "user" : "kimchy" }
        },
        "filter": {
            "term" : { "tag" : "tech" }
        },
        "must_not" : {
            "range" : {
                "age" : { "from" : 10, "to" : 20 }
            }
        },
        "should" : [
            {  "term" : { "tag" : "wow" } },
            {  "term" : { "tag" : "elasticsearch" } }
        ],
        "minimum_should_match" : 1
    }
}

在上述布爾查詢中，should子句中包含兩個詞條查詢，由於參數 minimum_should_match的值是1，因此，只要一個穩定滿足任意一個詞條查詢的條件，should子句就匹配成功，返回邏輯結果true，然後和其他子查詢進行邏輯運算，只有當該文檔滿足所有的子查詢條件時，才作為查詢結果返回到客戶端。

三，布爾查詢示例分析

在下述示例中，分析布爾查詢的運算邏輯：

• must子句和should子句之間的邏輯關係是and；
• must子句包含一個匹配查詢，欄位eventname必須包含style詞條；
• should子句是一個數組，包含兩個匹配查詢，文檔必須匹配的子句查詢條件數量由參數 minimum_should_match控制；
• 參數 minimum_should_match的值是1，這就意味著，一個文檔只要滿足任意一個查詢子句，就匹配should子句；

{  
   "query":{  
      "bool":{  
         "must":{  
            "match":{  "eventname":"style" }
         },
         "should":[  
            { "match":{ "eventname":"google" } },
            { "match":{  "eventname":"aws" }}
         ],
         "minimum_should_match":1
      }
   }
}

通過上述分析，以下欄位值滿足查詢條件：

• "eventname": "Google style map"
• "eventname": "AWS Game Day ~ Seattle Style!"

參考文檔：

Elasticsearch Reference [2.4] » Query DSL » Compound queries » Bool Query