前言
ES 和 Solr 的底层都是基于Apache Lucene 实现,bool 查询的底层实现是Lucene 的 BooleanQuery,其可以组合多个子句查询,类似 SQL 语句里面的 OR 查询。
查询介绍
在 ES 里面 Boolean 查询封装了 4 种 API 接口能力,可以单独使用,也可以组合使用,总结如下:
|----------|-----------------------------------------------------------------------------------|
| 函数 | 描述 |
| must | query 关键词在召回文档里面必须包含,参与相关性评分 |
| filter | query 关键词在召回文档里面必须包含,不参与相关性评分,但结果集会被缓存 |
| should | query 关键词在召回文档里面可能包含,如果只有一个 should 子句情况下与 must 子句结果一样,如果有多个should子句情况下,命中任何一个即可召回 |
| must_not | query 关键词在召回文档里面必须排除,不参与相关性评分,但结果集会被缓存 |
评分介绍
boolean 查询的评分原理是,匹配越多越好,在 must 和 should 子句里面的匹配成功后,最终会将相关性评分累加到 score 里面
查询示例
POST _search
{
"query": {
"bool" : {
"must" : {
"term" : { "user.id" : "kimchy" }
},
"filter": {
"term" : { "tags" : "production" }
},
"must_not" : {
"range" : {
"age" : { "gte" : 10, "lte" : 20 }
}
},
"should" : [
{ "term" : { "tags" : "env1" } },
{ "term" : { "tags" : "deployed" } }
],
"minimum_should_match" : 1,
"boost" : 1.0
}
}
}
其他参数介绍
minimum_should_match
该参数控制 should 子句召回的文档,其匹配条件应该达到的数量或百分比,如果 bool 查询只有一个 should 子句且没有 must 和 filter 子句的前提下该参数的值为 1,其他情况下为 0
minimum_should_match参数的取值列表:
|------|---------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 类型 | 例子 | 说明 |
| 正整数 | 3 | 固定 3 个,与子句数量无关 |
| 负整数 | -2 | 子句总数 - 2 |
| 百分比 | 75% | 子句总数 * 0.75 后向下取整 |
| 负百分比 | -25% | 子句总数 - (子句总数*0.25 后向下取整) |
| 组合 | 3<90% | 如果子句数量小于等于3,则全部都是必须的,但如果大于 3,则仅需要 90% 子句满足 |
| 多种组合 | 2<-25% 9<-3 | es 支持多种限定条件组合,中间使用空格分隔,每个条件的规范仅在大于前一个的数字有效,在这个例子种,如果子句数量有 1 个或者 2 个,那么两个都是必须的,如果有 3-9 个,则需要除 25%之外的所有子句,如果超过 9 个则需要除 3 个子句之外的所有子句匹配 |
filter
在 filter 中指定查询对相关性评分没有影响,分数返回都是 0,分数仅受指定查询的影响,例如以下的三个查询都会查询指定条件的文档:
filter query 评分为 0,因为没有指定评分查询
GET _search
{
"query": {
"bool": {
"filter": {
"term": {
"status": "active"
}
}
}
}
}
bool query 有一个 match_all 查询,所以所有文档的评分都为 1.0
GET _search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match_all": {}
},
"filter": {
"term": {
"status": "active"
}
}
}
}
}
constant_score 与 match_all 类似,分配同样的 1.0 分数
GET _search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"term": {
"status": "active"
}
}
}
}
}
named_queries
可以在每个顶级查询中传入一个 _name命名字段,用来跟踪那些查询与返回的文档匹配,如果使用了命名查询,那么返回的结果种则会包含每个命中的 matched_queries 属性
GET /_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "match": { "name.first": { "query": "shay", "_name": "first" } } },
{ "match": { "name.last": { "query": "banon", "_name": "last" } } }
],
"filter": {
"terms": {
"name.last": [ "banon", "kimchy" ],
"_name": "test"
}
}
}
}
}
此外在请求中还可以传入一个 include_named_queries_score 参数,可以控制是否返回与匹配查询关联的分数,这里需要注意 在 filter 中的查询,在 must_not上下文种的查询,以及出现在 constant_score 或 function_score_query内查询的分数,不会对文档总分数产生影响
GET /_search?include_named_queries_score
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "match": { "name.first": { "query": "shay", "_name": "first" } } },
{ "match": { "name.last": { "query": "banon", "_name": "last" } } }
],
"filter": {
"terms": {
"name.last": [ "banon", "kimchy" ],
"_name": "test"
}
}
}
}
}
此外,命名查询会对查询性能造成一定影响,在 hits 命中量大的时候会更明显,应谨慎使用