一個DSL例子
GET _search{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "name": "Jim" }},
{ "match": { "city": "Guangzhou" }}
],
"filter": [
{ "term": { "weight": "60" }},
{ "range": { "age": { "gte": "18" }}}
]
}
}
}
查詢的種類
Elasticsearch中的DSL主要由兩部分組成：
Leaf query Cluase 葉查詢子句：
這種查詢可以單獨使用，針對某一特定的字段查詢特定的值，比如match、term、range等
Compound query Cluase複合查詢子句：
這種查詢配合其他的葉查詢或者複合查詢，用於在邏輯上，組成更爲複雜的查詢，比如bool
Query與Filter
查詢在Query查詢上下文和Filter過濾器上下文中，執行的操作是不一樣的：
1、查詢上下文：是在使用query進行查詢時的執行環境，比如使用search的時候。
在查詢上下文中，查詢會回答這個問題——“這個文檔是否匹配這個查詢，它的相關度高麼？”
ES中索引的數據都會存儲一個_score分值，分值越高就代表越匹配。即使lucene使用倒排索引，對於某個搜索的分值計算還是需要一定的時間消耗。
2、過濾器上下文：在使用filter參數時候的執行環境，比如在bool查詢中使用Must_not或者filter
在過濾器上下文中，查詢會回答這個問題——“這個文檔是否匹配？”
它不會去計算任何分值，也不會關心返回的排序問題，因此效率會高一點。
另外，經常使用過濾器，ES會自動的緩存過濾器的內容，這對於查詢來說，會提高很多性能。
總而言之：
1 查詢上下文：查詢操作不僅僅會進行查詢，還會計算分值，用於確定相關度；
2 過濾器上下文：查詢操作僅判斷是否滿足查詢條件，不會計算得分，查詢的結果可以被緩存。
所以，根據實際的需求是否需要獲取得分，考慮性能因素，選擇不同的查詢子句。