如果你想同时使用query和filter查询的话,需要使用 {query:{filtered:{}}} 来包含这两个查询语法。他们的好处是,借助于filter的速度可以快速过滤出文档,然后再由query根据条件来匹配。 "query": {"filtered": {"query": {"match": {"email":"business opportunity"}},"filter": {"term": {"folder":"inbox...
filter与query最常用的两种查询上下文,但是它们的使用方式是有所不同的。查询上下文query上下文主要是用来评估文档与查询语句之间的匹配程度,并为匹配的文档打分。相比之下,过滤器上下文filter主要是用来检查文档是否与查询语句匹配,它所做的仅仅是返回结果为是或否的答案,无需进行打分等计算过程,从而提高查询的效率和性能...
频繁使用的filter将会被ElasticSearch自动缓存以提升性能,因此如果不是要做全文检索,优先使用filter filter这个文档匹配查询条件吗答案只是简单的Yes or No,不涉及到得分的计算,通常filter被更多的用在过滤结构的数据,例如: timestamp是否在range(2015, 2016)内? status是否是published? query这个文档有多匹配查询条件query...
日期字段的查询, 尤其是用now 的查询实际上是不存在缓存的,因此, 可以从业务的角度来考虑是否一定要用now, 毕竟利用query cache 是能够大大提高查询效率的。 查询结果集的大小不能随意设置成大得离谱的值, 如query.setSize不能设置成 Integer.MAX_VALUE, 因为ES内部需要建立一个数据结构来放指定大小的结果集数据。
"query": { "bool": { "must": { "term": { "price": "30" } }, "filter": { "term": { "avaliable": "true" } }, "must_not": { "range": { "price": { "lte": 10 } } }, "should": [ { "term": { "productID.keyword": "JODL-X-1937-#pV7" ...
从MatchQuery的代码看,Match phrase query、Match_phrase_prefix、Match Query的实现都是MatchQuery类。 Match_phrase_prefix查询,官网给了个Notes,完成自动补全功能可能出现问题。对最后一个Token在倒排序索引列表中进行通配符搜索,默认是50个term,但是默认的50个term不一定有用户想要的结果。 2.5 Multi-match query ...
{ "query": { "bool" : { "must" : { "term" : { "price" : "30" } }, "filter": { "term" : { "avaliable" : "true" } }, "must_not" : { "range" : { "price" : { "lte" : 10 } } }, "should" : [ { "term" : { "productID.keyword" : "JODL-X-1937-#pV7"...
像term(在filter上下文中)或fuzzy一类的查询是低级查询,它们没有分析阶段。这些查询在单一的短语上执行。例如对单词Foo的term查询会在倒排索引里精确查找Foo这个词,并对每个包含这个单词的文档计算TF/IDF相关度_score term查询只在倒排查询里精确低查找特定短语,而不会匹配短语的其它变形,如Foo或FOO。不管短语怎样被加...
query 是查询+score, 而filter仅包含查询, 比如在复合查询中constant_score查询无需计算score,所以对应查询是filter而不是query。 15. ES查询中match和term的区别? term是基于索引的词项,而match基于文本。 16. ES查询中should和must的区别? should是任意匹配,must是同时匹配。
基于短语 vs. 全文 虽然所有的查询都会进行相关度计算,但不是所有的查询都有分析阶段。而且像bool或function_score这样的查询并不在文本字段执行。文本查询可以分为两大类: 1. 基于短语(Term-based)的查询: 像term或fuzzy一类的查询是低级查询,它们没有分析阶段。这些查询在单一的短语上执行。例如对单词'Foo'的ter...