下面是使用filter查询出来的结果,第一次查询时间是280ms,第二次130ms…. 速度确实快了不少,也证明filter走了cache缓存。 但是如果我们对比下命中的数目,query要比filter要多一点,换句话说,更加的精准。 Python #blog: xiaorui.cc {"size":0,"filter": {"bool": {"must": [ {"terms": {"keyword": ["...
上图是一个 bool 查询,是对用户(user)进行搜索,城市必须是北京(beijing) ,性别必须是男(man),这个采用的是 filter,说明这个对算分是不会产生影响的,must_not是一个 range 的查询:年龄大于等于 35 岁;should 里是一个数组,说明这个 should 中可以写多个条件,只要用户的名字是这两个中的一个就是满足条件的。
如果你的bool查询中,没有must条件,should中必须至少满足一条查询 GET /es_db/_search { "query": { "bool": { "must": { "match": { "remark": "java developer" } }, "filter": { "term": { "sex": "1" } }, "must_not": { "range": { "age": { "gte": 30 } } }, "should...
filter,仅仅只是按照搜索条件过滤出需要的数据而已,不计算任何相关度分数,对相关度没有任何影响 # query,会去计算每个document相对于搜索条件的相关度,并按照相关度进行排序 GET /order_detail/default/_search { "query" : { "bool" : { "must" : { "match" : { "name" : "牙膏" } }, "filter" :...
and 在最外层做wrapper,第一个filter是一个bool filter,里面有3个must的子filter,处理完了之后,得到文档结果集,然后再执行一个or的子filter,OR里面两个查询会分别进行,最终的文档结果集就是我们的搜索结果了。 总之,filter使用的时候,一定要优先使用bitset流,然后还要考虑filter顺序和组合的问题 ...
"bool": { "must": { "match" : { "last_name" : "smith" } }, "filter": { "range" : { "age" : { "gt" : 30 } } } } } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 全文检索
共60个,用作不同的值区分用POSTkibana_sample_data_flights_ext/_search{"query":{"bool":{"must":[{"term":{"OriginCountry.keyword":{"value":"US"}}},{"term":{"OriginWeather.keyword":{"value":"Rain"}}},{"term":{"DestWeather.keyword":{"value":"Rain"}}}]}}}删除掉了60条记录"dele...
+—分别对应must和must_not name:(tom +lee -alfred) #返回一定包含lee,可以包含tom,一定不包含alfred的文档 name:((lee && !alfred)) || (tom && lee && !alfred) +在url中会被解析为空格,要使用encode后的结果才可以,为%2B 范围查询,支持数值和日期 age:>=1 age:(>=1 && <=10) 或者age:(+>...
2q.Bool(b => 3b.Must(m => 4m.MultiMatch(t => t.Fields(f => f.Field(obj => obj.Title).Field(obj =>obj.Content)).Query(key)) 5) 6.MustNot(m => 7m.QueryString(t => t.Fields(f => f.Field(obj => obj.Author)).Query("wenli")) ...
{"query": {"bool": {"must": [ {"match": {"description":"latest"} }, {"match": {"tags":"laptops"} } ] } },"sort": [ {"name.keyword":"asc"} ] } 搜索结果 Kibana 可视化数据 作为介绍的最后部分,我们将对 Kibana 的相关知识蜻蜓点水。