ElasticSearch查询 第五篇:布尔查询

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布尔查询是最常用的组合查询,不仅将多个查询条件组合在一起,并且将查询的结果和结果的评分组合在一起。当查询条件是多个表达式的组合时,布尔查询非常有用,实际上,布尔查询把多个子查询组合(combine)成一个布尔表达式,所有子查询之间的逻辑关系是与(and);只有当一个文档满足布尔查询中的所有子查询条件时,ElasticSearch引擎才认为该文档满足查询条件。布尔查询支持的子查询类型共有四种,分别是:must,should,must_not和filter:

  • must子句:文档必须匹配must查询条件;
  • should子句:文档应该匹配should子句查询的一个或多个;
  • must_not子句:文档不能匹配该查询条件;
  • filter子句:过滤器,文档必须匹配该过滤条件,跟must子句的唯一区别是,filter不影响查询的score;

通常情况下,should子句是数组字段,包含多个should子查询,默认情况下,匹配的文档必须满足其中一个子查询条件。如果查询需要改变默认匹配行为,查询DSL必须显式设置布尔查询的参数minimum_should_match的值,该参数控制一个文档必须匹配的should子查询的数量,我遇到一个布尔查询语句,其should子句中包含两个查询,如果不设置参数minimum_should_match,其默认值是0。建议在布尔查询中,显示设置参数minimum_should_match的值。

注:布尔查询的四个子句,都可以是数组字段,因此,支持嵌套逻辑操作的查询。

例如,对于以下should查询,一个文档必须满足should子句中两个以上的词条查询:

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

布尔查询的各个子句之间的逻辑关系是与(and),这意味着,一个文档只有同时满足所有的查询子句时,该文档才匹配查询条件,作为结果返回。

在布尔查询中,对查询结果的过滤,建议使用过滤(filter)子句和must_not子句,这两个子句属于过滤上下文(Filter Context),经常使用filter子句,使得ElasticSearch引擎自动缓存数据,当再次搜索已经被缓存的数据时,能够提高查询性能;由于过滤上下文不影响查询的评分,而评分计算让搜索变得复杂,消耗更多CPU资源,因此,filter和must_not查询减轻搜索的工作负载。

一,查询和过滤上下文

在布尔查询中,查询被分为Query Context 和 Filter Context,查询上下文由query参数指定,过滤上下文由filter和must_not参数指定。这两个查询上下文的唯一区别是:Filter Context不影响查询的评分(score)。在布尔查询中,Filter参数和must_not参数使用Filter Context,而must和should使用Query Context,经常使用Filter Context,引擎会自动缓存数据,提高查询性能。

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

对于上述查询请求,must子句处于query context中,filter子句处于filter context中:

  • 在query context中,must子句将返回同时满足匹配(match)查询的文档;
  • 在filter context中,filter子句是一个过滤器,将不满足词条查询和范围查询条件的文档过滤掉,并且不影响匹配文档的score;

二,布尔查询子句的逻辑关系

在布尔查询中,各个子句之间的逻辑关系是与(and)。对于单个子句,只要一个文档满足该子句的查询条件,返回的逻辑结果就是true,而对于should子句,它一般包含多个子查询条件,参数 minimum_should_match 控制文档必须满足should子句中的子查询条件的数量,只有当文档满足指定数量的should查询条件时,should子句返回的逻辑结果才是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
    }
}

在上述布尔查询中,should子句中包含两个词条查询,由于参数 minimum_should_match的值是1,因此,只要一个稳定满足任意一个词条查询的条件,should子句就匹配成功,返回逻辑结果true,然后和其他子查询进行逻辑运算,只有当该文档满足所有的子查询条件时,才作为查询结果返回到客户端。

三,布尔查询示例分析

1,使用布尔查询实现简单的逻辑查询

在下述示例中,分析布尔查询的运算逻辑:

  • must子句和should子句之间的逻辑关系是and;
  • must子句包含一个匹配查询,字段eventname必须包含style词条;
  • should子句是一个数组,包含两个匹配查询,文档必须匹配的子句查询条件数量由参数 minimum_should_match控制;
  • 参数 minimum_should_match的值是1,这就意味着,一个文档只要满足任意一个查询子句,就匹配should子句;
{  
   "query":{  
      "bool":{  
         "must":{  
            "match":{  "eventname":"style" }
         },
         "should":[  
            { "match":{ "eventname":"google" } },
            { "match":{  "eventname":"aws" }}
         ],
         "minimum_should_match":1
      }
   }
}

通过上述分析,以下字段值满足查询条件:

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

2,使用布尔查询实现复杂的分组查询

复杂的分组查询,例如:(A and B) or (C and D) or (E and F) ,把布尔查询作为should子句的一个子查询:

{
  "_source": "topics",
  "from": 0,
  "size": 100,
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
       {
          "bool": {
            "must": [
              { "term": { "topics": 1}  },
              { "term": { "topics": 2}  }
            ]
          }
        },
        {
          "bool": {
            "must": [
              {"term": { "topics": 3 } },
              {"term": { "topics": 4}}
            ]
          }
        }
      ],
      "minimum_should_match": 1
    }
  }
}

 

 

参考文档:

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

posted @ 2017-04-06 01:02 悦光阴 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏