ES查询效率-Query、Filter&term

目的：Google上博客众说纷纭大同小异，逻辑正确但略为混乱，再此梳理出容易混淆的点  

1.是否算分只与查询方式有关（与是否term查询、match查询无关）

（Query查询）查询上下文：查询操作不仅仅会进行查询，还会计算分值，用于确定相关度；

（Filter查询）过滤器上下文：查询操作仅判断是否满足查询条件，不会计算得分，查询的结果可以被缓存；

1、Query查询：在使用query进行查询时的执行环境，比如使用search的时候。 ES中索引的数据都会存储一个_score分值，分值越高就代表越匹配；2、Filter查询：在使用filter参数时候的执行环境，比如在bool查询中使用Must_not或者filter 不会去计算任何分值，也不会关心返回的排序问题，效率会更高。 另外，经常使用过滤器，ES会自动的缓存过滤器的内容，这对于查询来说，会提高很多性能。

 

Demo：

query查询:


GET index/_search
{
  "query": {
    "term":  { "foo": "BAR" }
  }
}

filter查询:



GET index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        { "term":  { "foo": "BAR" }}
      ]
    }
  }
}

GET index/_search
{
  "post_filter":{
    "term":{"foo": "BAR"}
  }
}

2.Term查询：term查询虽然是精确匹配，但其是否算分也只与查询方式有关（filter、query）

如果使用filter，则不算分，返回的结果也是没有排序的，至于返回的结果有没有默认排序结果还需要测试（猜测可能会根据docId默认排序，毕竟有个query_then_fetch过程）

Term查询是指对查询条件不分词处理，至于查询的字段，则是根据mapping中对字段的定义决定（keywords则不分词，text则会分词处理）

 

3.query then fetch 如何避免fetch流程：返回结果只保留_docId

 

 

补充：

查询的种类 Elasticsearch中的DSL主要由两部分组成： Leaf query Cluase 叶查询子句： 这种查询可以单独使用，针对某一特定的字段查询特定的值，比如match、term、range等 Compound query Cluase复合查询子句： 这种查询配合其他的叶查询或者复合查询，用于在逻辑上，组成更为复杂的查询，比如bool