吃透 | Elasticsearch filter和query的不同

阳光穿透心脏的1/2处 2022-05-13 01:16 154阅读 0赞

# 1、query和filter的本质区别？ #

以下几张图能更好的概括：   
![这里写图片描述][70]  
query关注点：此文档与此查询子句的匹配程度如何？

filter关注点：此文档和查询子句匹配吗？

# 2、Query检索细化关注点 #

![这里写图片描述][70 1]

**1）是否包含？**

确定文档是否应该成为结果的一部分.

**2）相关度得分多少？**

除了确定文档是否匹配外，查询子句还计算了表示文档与其他文档相比匹配程度的\_score。

**3）得分越高，相关度越高。**

更相关的文件，在搜索排名更高。

典型应用场景：

1）全文检索——这种相关性的概念非常适合全文搜索，因为很少有完全“正确”的答案。

举例如下：

文档中存在字段hotel\_name：“上海浦东香格里拉酒店”

IK实际分词结果如下：   
上海浦东,上海,浦东,香格里拉,格里,里拉,酒店。

也就是说，搜索以上关键词都能搜到：hotel\_name：“上海浦东香格里拉酒店”的酒店。这些都是“相关”的。

但是搜索：“香格里” 是搜索不到结果的。

2）包含单词“run”， 但也匹配”runs”, “running”, “jog”或者”sprint”。（都是奔跑的意思）

# 3、filter过滤细化关注点 #

![这里写图片描述][70 2]  
**1）是否包含？**

确定是否包含在检索结果中，回答只有“是”或“否”。

**2）不涉及评分。**

在搜索中没有额外的相关度排名。

**3）针对结构化数据。**

适用于完全精确匹配，范围检索。

参见官网举例：   
以下场景适用于filter过滤检索：

举例1：时间戳timestamp 是否在2015至2016年范围内？

举例2：状态字段status 是否设置为“published”？

**4）更快**。

只确定是否包括结果中，不需要考虑得分。

为什么会更快？——经常使用的过滤器将被Elasticsearch自动缓存，以提高性能。

# 4、query和filter的性能不同 #

过滤查询（filter）是对集合包含/排除的简单检查，这使得它们计算速度非常快。 当至少有一个过滤查询是“稀疏”（仅有少量匹配的文档）时，可以利用各种优化，并且可以将**缓存**经常使用的filter过滤查询缓存在内存中以加快访问速度。

对比之下，query检索(评分查询)不仅要查找匹配的文档，还要计算每个文档的相关程度，这通常会使其比非评分文档更复杂。 另外，查询结果**不可缓存**。

由于倒排索引，只有几个文档匹配的简单评分查询（query检索）可能会比跨越数百万个文档的过滤器（filter过滤）表现得更好。 但是，一般来说，fiter过滤的性能将胜过评分查询（query检索）。

过滤（filter）的目标是减少必须由评分查询（query）检查的文档数量。

# 5、filter过滤怎么缓存呢？ #

Elasticsearch将创建一个文档匹配过滤器的位集bitset（如果文档匹配则为1，否则为0）。 随后用相同的过滤器执行查询将重用此信息。

每当添加或更新新文档时，位集bitset也会更新。

# 6、使用场景 #

*  **全文检索以及任何使用相关性评分**的场景使用query检索。
 *  除此之外的其他使用filter过滤器过滤。

# 7、query和filter实战 #

ebay在Elasticsearch使用经验中总结到：

> Use filter context instead of query context if possible.

即：**如果可能，请使用filter过滤器上下文而不是query查询上下文**。

查询query和过滤器filter已合并（在ES1.X版本是分开的，存在filtered检索类型）。

ES高版本（2.X/5.X/6.x以后），任何查询子句都可以在“查询上下文query”中用作查询，并在“过滤器上下文filter”中用作过滤器。

举例：

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

#  #

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[70 1]: /images/20220513/2c76245a4c93431f9500c094e1a3ee3c.png
[70 2]: /images/20220513/076dff9abff54175b05c3d9d6bdcdb50.png