ElasticSearch 中查询和过滤器的区别

Question

我对查询和过滤器之间的区别有点困惑。我的困惑源于我在文档中阅读的以下句子。

1. 建议使用过滤器而不是查询，因为过滤器不会触发分数计算。
2. 仅当响应为是/否或精确搜索时才应使用过滤器。
3. 过滤器可以包含称为“查询过滤器”的查询（如“术语过滤器”等）

我想要的只是按 4 个属性值过滤，放入一个日期范围并在几个字段上求和（聚合）。像这样

sum (salary, tenure) where name = A AND age = B AND join_date between X and Y 

Answer 1

将查询视为模糊匹配，将过滤器视为传统的数据库样式查询。如果它有助于将查询视为数据库 LIKE，虽然更好。

该查询将分析您的搜索，将其分解为多个位，然后搜索与您的查询相似的文档。每个文档获得一个分数，最好的分数获胜，并在结果集中按分数顺序返回。所有这些评分都很昂贵，并且会减慢您的响应速度。

过滤器只说明我是否包含或排除这条数据，不涉及分数。过滤器匹配并且包含文档，或者不匹配并且被排除。这一切都发生得非常快，并且不涉及排序。

您的示例“查询”不需要查询，它是 name = A 和 age = B 的过滤器。查询可能包括匹配 name = AA 的文档，因为它有点像 A。所以你有一个术语过滤器在名称和年龄过滤器上，在 join_date 上使用范围过滤器。然后您可以进行聚合以获得您的 SUM。

{
"query": {
    "filtered": {
        "filter": {
            "and": [
                { "range": {
                    "join_date": {
                        "from": "X",
                        "to": "Y"
                    }
                }},
                {"term": { "name": "A" }},
                {"term": { "age": "B" }},
            ]
        }
    }
},
"size": 0,
"aggs" : {
    "salary_sum": {
            "sum": { "field": "salary" }
    },
    "tenure_sum": {
            "sum": { "field": "tenure" }
    }
}
}