ElasticSearch 2 (13) - 深入搜索系列之结构化搜索
摘要
结构化查询指的是查询那些具有内在结构的数据，比如日期、时间、数字都是结构化的。它们都有精确的格式，我们可以对这些数据进行逻辑操作，比较常见的操作包括比较时间区间，或者获取两个数字间的较大值。
文本也可以是结构化的。比如彩笔可以有红、绿、蓝颜色集合，一个博客可以有关键字标签 分布式 和 搜索 。 电商网站上的商品都有UPC（Universal Product Codes）或者其他需要严格结构化格式的唯一标识。
在结构化查询中，我们得到的结果通常是 是 或 非 ，要么是处于集合中的，要么是集合之外的。结构化查询通常不需要操心文件之间的相关性或者准确的相关程度，对于结果来说，要么 包含 ，要么 排除 。
这在逻辑上是说得通的，对于一个数字来说，我们不能说它比其他数字更适合在某一集合中。确切的结果只能是：要么在范围中 ，要么反之。同理，对于一个结构化文本，一个值要么相等，要么不等。在结构化查询中，没有更相似 这种概念
版本
elasticsearch版本: elasticsearch-2.x
内容
精确查询
当进行精确查询时，过滤器filter是十分重要的，因为它们效率非常高，过滤器不计算相关性（直接跳过了整个记分阶段）而且很容易进行缓存。我们会在本片文章的后面介绍缓存为filter带来的性能优势。现在需要记住的只是：尽可能多的使用filter。
过滤数字
我们首先看 term filter，它最常用，可以用来处理数字，布尔值，日期和文本。
例如我们有一些产品：
POST /my_store/products/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "price" : 10, "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "price" : 20, "productID" : "KDKE-B-9947-#kL5" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "price" : 30, "productID" : "JODL-X-1937-#pV7" }
{ "index": { "_id": 4 }}
{ "price" : 30, "productID" : "QQPX-R-3956-#aD8" }
我们想要做的是要查询具有某个价格的所有产品，如果对于SQL熟悉，那么它的表达式是：
SELECT document
FROM products
WHERE price = 20
在ElasticSearch查询DSL里，我们使用 term 达到相同的目的：
{
"term" : {
"price" : 20
}
}
但是在ElasticSearch里，term 不能单独使用，search API期望的是一个 query 而不是 filter，所以，我们需要把 term 放在一个filter query里进行使用：
GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"filtered" : { #1
"query" : {
"match_all" : {} #2
},
"filter" : {
"term" : { #3
"price" : 20
}
}
}
}
}
- #1 filtered 查询同时接受一个 query 和 filter
- #2 match_all 会返回所有匹配的文件，这是个默认行为
- #3 term 过滤我们之前说到的，需要注意的是这里 term块 是处于 filter 之内的
执行结果正如我们期望一样，它只会返回文档2，这里我们称为命中hit。
"hits" : [
{
"_index" : "my_store",
"_type" : "products",
"_id" : "2",
"_score" : 1.0, #1
"_source" : {
"price" : 20,
"productID" : "KDKE-B-9947-#kL5"
}
}
]
- 1 之前我们说到filter不会进行记分或相关性计算，这里的分数来自于我们查询时使用的关键字 match_all ，它会同等对待所有的文件，并对所有的结果都给以1的记分。
过滤文本
term 同样可以用来过滤文本，如果我们想要查询某个具体UPC id的产品，SQL语句会是下面这样：
SELECT product
FROM products
WHERE productID = "XHDK-A-1293-#fJ3"
转换成DSL，同样使用 term 来查询：
GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"filtered" : {
"filter" : {
"term" : {
"productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3"
}
}
}
}
}
但这里有个小问题，我们没有如预期得到想要的结果！为什么呢？问题并不出在 term 查询上，问题出在数据索引的方式。如果使用 analyze API（Test Analyzers），我们可以看到这里的UPC码以及被拆分成多个小的token：
GET /my_store/_analyze?field=productID
XHDK-A-1293-#fJ3
结果
{
"tokens" : [ {
"token" : "xhdk",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 4,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 1
}, {
"token" : "a",
"start_offset" : 5,
"end_offset" : 6,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 2
}, {
"token" : "1293",
"start_offset" : 7,
"end_offset" : 11,
"type" : "<NUM>",
"position" : 3
}, {
"token" : "fj3",
"start_offset" : 13,
"end_offset" : 16,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 4
} ]
}
这里有些几点需要注意的：
- 这个UPC我们有4个不同的token而不是1个
- 所有token的字母都变成了小写
- 我们都掉了短横线（-）和哈希符（#）
所以，当我们用 term 去过滤值 XHDK-A-1293-#fJ3 的时候，找不到任何文件，因为这个token不在我们的反向索引（inverted index）之中，正如上面呈现的，索引里面有4个token。
显然，这种对于id码或其他任何精确值的处理方式不是我们想要的。
为了避免这种问题，我们需要告诉ElasticSearch这个字段具有精确值，需要被设置成 not_analyzed 。 我们可以在定制化字段mapping中找到相关内容。为了修正这个问题，我们需要首先删除老的index，然后再创建一个新的
DELETE /my_store #1
PUT /my_store #2
{
"mappings" : {
"products" : {
"properties" : {
"productID" : {
"type" : "string",
"index" : "not_analyzed" #3
}
}
}
}
}
- #1 删除索引是必须的，因为我们不能更新已存在的mapping（Immutable）。
- #2 在索引被删除后，我们可以创建自定义的mapping。
- #3 我们在这里告诉ElasticSearch，我们不想对 productID 做任何分析。
然后我们就可以对文件重索引了：
POST /my_store/products/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "price" : 10, "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "price" : 20, "productID" : "KDKE-B-9947-#kL5" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "price" : 30, "productID" : "JODL-X-1937-#pV7" }
{ "index": { "_id": 4 }}
{ "price" : 30, "productID" : "QQPX-R-3956-#aD8" }
此时，如果我们再次搜索就会得到我们想要的结果。
过滤器的内部操作
在内部，当ElasticSearch运行时，会执行多个操作：
-
找到匹配的文件
term 过滤器在反向索引表中查找 XHDK-A-1293-#fJ3 然后返回有这个 term 的所有文件，这个例子中，只有1个文件满足。
-
创建位集合（bitset）
filter会创建一个包含有0和1的 bitset ，这个数组描述了哪个文档有这个 term 。对于匹配的文件标志位为1，在我们的这个例子中，位集合的值为 [1,0,0,0]。
-
缓存位集合
最后，bitset会存在于内存之中，因为我们可以用这个值来直接跳过步骤1和2，这使得filter处理更快，性能更好。
当执行 filtered 查询时，filter 在 query 之前执行，所以在filter产生的bitset会传给 query，query 会依据bitset的内容，直接排除掉已被filter过滤掉的文件，这是提高处理性能的一种方式，更少的文档意味着更小的相应时间。
组合过滤器
上面的两个例子都是单个filter的使用方式，在实际中，我们很多情况下会同时会对多个值或字段使用filter。例如，在ElasticSearch中，如何标识下面这个SQL？
SELECT product
FROM products
WHERE (price = 20 OR productID = "XHDK-A-1293-#fJ3")
AND (price != 30)
在这种情况下，我们需要 bool filter。这是一个复合过滤器（compound filter）可以接收多个参数，然后将他们组合成布尔组合（Boolean combination）。
布尔过滤器（Bool Filter）
bool filter包括三部分：
{
"bool" : {
"must" : [],
"should" : [],
"must_not" : [],
}
}
-
must
所有的语句必须匹配，与 AND 等价。
-
must_not
所有的语句都不能匹配，与 NOT 等价。
-
should
至少有一个语句匹配，与 OR 等价。
需要注意的是：bool filter的每个部分都是可选的（例如，我们可以只有一个 must 语句），而且每个部分内部可以只有一个filter，或者一组（array）filter。
用ElasticSearch的DSL实现我们上面SQL里的查询：
GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"filtered" : { #1
"filter" : {
"bool" : {
"should" : [
{ "term" : {"price" : 20}}, #2
{ "term" : {"productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3"}} #3
],
"must_not" : {
"term" : {"price" : 30} #4
}
}
}
}
}
}
- #1 注意，我们仍然需要一个 filtered 查询将所有的东西包裹起来。
- #2 这两个在 should 条件块里面的 term 是 bool filter的子过滤器，
- #3 should 条件块里面，其一需要满足
- #4 如果一个产品的价格是 30，那么它会自动被排除，因为它处于 must_not 条件块里面。
我们搜索的结果返回了2个hits，两个文件各满足其中一个条件：
"hits" : [
{
"_id" : "1",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"price" : 10,
"productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3"
}
},
{
"_id" : "2",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"price" : 20,
"productID" : "KDKE-B-9947-#kL5"
}
}
]
嵌套布尔过滤器（Nesting Boolean Filters）
尽管 bool 是一个复合的过滤器，可以接受多个子过滤器，需要注意的是 bool 过滤器本身仍然是一个过滤器（filter）。这意味着我们可以将一个bool过滤器置于另外一个bool过滤器内部，这为我们提供了复杂布尔逻辑的处理能力：
对于一个SQL语句：
SELECT document
FROM products
WHERE productID = "KDKE-B-9947-#kL5"
OR ( productID = "JODL-X-1937-#pV7"
AND price = 30 )
我们将其转换成一个嵌套的 bool 过滤器：
GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"filtered" : {
"filter" : {
"bool" : {
"should" : [
{ "term" : {"productID" : "KDKE-B-9947-#kL5"}}, #1
{ "bool" : { #2
"must" : [
{ "term" : {"productID" : "JODL-X-1937-#pV7"}}, #3
{ "term" : {"price" : 30}} #4
]
}}
]
}
}
}
}
}
- #1 因为 term 和 bool 过滤器是兄弟关系，他们都处于 should 过滤器内部，
- #2 命中返回的文件中，需要至少满足其中一个filter的条件。
- #3 这两个 term 兄弟关系的条件同时处于 must 语句之中，所以
- #4 命中返回的文件，必须同时满足这两个条件。
得到的结果有两个文件，他们各满足 should 中的一个条件：
"hits" : [
{
"_id" : "2",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"price" : 20,
"productID" : "KDKE-B-9947-#kL5" #1
}
},
{
"_id" : "3",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"price" : 30, #2
"productID" : "JODL-X-1937-#pV7" #3
}
}
]
- #1 这个 productID 匹配 bool 过滤器 should 里的第一个 term
- #2 这两个字段匹配 bool 过滤器 should 里嵌套的 bool 过滤器
这只是一个简单的例子，但足以呈现 Boolean filter 可以用来构建复杂逻辑条件的能力。
多值精确查询
term 过滤器对于查找单个值非常有用，但是在很多时候我们想要进行多值查询。如果我们想要找到价格为 $20 或 $30 的产品文件该怎么办呢？
不需要使用多个 term 过滤器，我们只需要为 term 加上 s 告诉ElasticSearch就行，terms 只是 term 过滤器的复数形式（以英语单词做比）。
我们要做的只是要将 price 的值改为数组：
{
"terms" : {
"price" : [20, 30]
}
}
完整的形式和 term 过滤器一样，我们只需要将其置入 filtered 查询块中：
GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"filtered" : {
"filter" : {
"terms" : {
"price" : [20, 30]
}
}
}
}
}
运行结果返回第二、三、四个文档
"hits" : [
{
"_id" : "2",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"price" : 20,
"productID" : "KDKE-B-9947-#kL5"
}
},
{
"_id" : "3",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"price" : 30,
"productID" : "JODL-X-1937-#pV7"
}
},
{
"_id": "4",
"_score": 1.0,
"_source": {
"price": 30,
"productID": "QQPX-R-3956-#aD8"
}
}
]
包含，但不是相等
需要了解的是 term 和 terms 是包含操作，而非等值判断，如何理解这句话呢？
如果我们有一个term过滤器
{ "term" : { "tags" : "search" } }
它会与以下两个文件匹配：
{ "tags" : ["search"] }
{ "tags" : ["search", "open_source"] } #1
- #1 尽管第二个文件包含除 search 之外的其他词，它也会被匹配到。
回想 term 过滤器是如何工作的？ElasticSearch会在反向索引表中查找相应的term，然后创建一个bitset。在我们的例子中，反向索引表如下：
-------------------------------------------
Token | DocIDs
-------------------------------------------
open_source | 2
-------------------------------------------
search | 1,2
-------------------------------------------
这里 term 过滤器直接在反向索引表中找到 search 相关的文档ID，这里即为文件1、文件2，所以两个文件都会作为结果返回。
注意：
由于反向索引表自身的特性，整个字段是否相等比较难以计算，如果确定一个文件只包含我们想要查找的词呢？首先我们需要在反向索引表中找到相关的记录，然后再扫描记录，看他们是否包含其他的词，可以想象这样做的代价是非常高的。正因如此，term和terms是must contain 操作，而非 must equal。
Equals Exactly
如果一定期望得到我们上面说的那种行为 must equal，最好的方式是添加另一个字段，这个字段用来存储比较字段词个数，同样以上面提到的两个文件为例：
{ "tags" : ["search"], "tag_count" : 1 }
{ "tags" : ["search", "open_source"], "tag_count" : 2 }
我们增加了tag_count以满足我们的要求，这个我们可以通过 bool 来确保查询满足我们的要求：
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"filtered" : {
"filter" : {
"bool" : {
"must" : [
{ "term" : { "tags" : "search" } },
{ "term" : { "tag_count" : 1 } }
]
}
}
}
}
}
范围查询
到目前为止，我们只讲到了数字的精确查询。在实际中，按照数字的范围进行查找也非常普遍，例如，我们想要找到价格大于 $20 而且小于 $40 的产品。
在SQL语句中，这句话可以表示成：
SELECT document
FROM products
WHERE price BETWEEN 20 AND 40
在ElasticSearch中，我们对应有：
"range" : {
"price" : {
"gt" : 20,
"lt" : 40
}
}
range 过滤器同时提供包含和排除两种范围表达式，可以组合使用一下选项：
- gt: > greater than
- lt: < less than
- gte: >= greater than or equal to
- lte: <= less than or equal to
这里有一个完整的例子
GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"filtered" : {
"filter" : {
"range" : {
"price" : {
"gte" : 20,
"lt" : 40
}
}
}
}
}
}
如果需要一边无界（例如>20），将lt部分删除即可：
"range" : {
"price" : {
"gt" : 20
}
}
时间范围
range同样可以应用到时间字段上：
"range" : {
"timestamp" : {
"gt" : "2014-01-01 00:00:00",
"lt" : "2014-01-07 00:00:00"
}
}
当使用range处理时间字段时，range 过滤器支持时间计算（date math）操作，例如，我们可以查找时间戳在过去一小时内的所有文件：
"range" : {
"timestamp" : {
"gt" : "now-1h"
}
}
这个过滤器会时刻查找过去一个小时内的所有文件，这样我们也实现了通过移动的时间窗过滤文件的功能。
时间计算还可以指定某一具体时间，只要在某一时间后面加上一个pipe (||)就能实现
"range" : {
"timestamp" : {
"gt" : "2014-01-01 00:00:00",
"lt" : "2014-01-01 00:00:00||+1M"
}
}
上面所要查找的是2014年1月1日加上1月的时间。
Date本身是日历相关的，所以它自己知道每个月具体的日期，也知道一年有多少天（闰年），具体的内容可以在时间格式相关的文档中找到。
字符串的范围
range同样可以应用到字符串字段，字符串范围可以按照 lexicographically 来，也可以根据alphabetically来，例如下面一串字符串是根据lexicographically来排序的：
5, 50, 6, B, C, a, ab, abb, abc, b
在反向索引表中的词就是根据lexicographically的顺序来排列的，这也是为什么字符串可以使用这个顺序来确定范围。
查找自 a 开始，以 b （不包括）结束的所有词：
"range" : {
"title" : {
"gte" : "a",
"lt" : "b"
}
}
注意Cardinality：
数字和日期的索引方式使他们可以高效的进行range查询，但是对于字符串来说，ElasticSearch只是简单的比较每个反向索引表中的每个词，看他们是否处于范围之中，但是这比时间和数字的范围查找要慢许多。
字符串范围查找在 low cardinality （即具有少数唯一值）的时候可以正常使用，但是唯一值越多，对于字符串的范围查询会越慢。
处理Null
回想我们之前的一个例子，有字段名为 tags 的一组文件，这个字段有多个值，一个文件可能有一个tag（标签），多个tag，也有可能没有tag，如果一个字段没有任何值，那么它在反向索引中是如何存储的呢？
这是个具有欺骗性的问题，因为答案是，什么都不存。让我们回头看看之前那个反向索引表：
-------------------------------------------
Token | DocIDs
-------------------------------------------
open_source | 2
-------------------------------------------
search | 1,2
-------------------------------------------
那么如何存储一个数据结构中不存在的字段呢？这样可似乎我们做不到，一个反向索引表只是一个简单的token以及包含它的文件列表，如果一个字段不存在，那么它也不会有任何token，也就是说它不会在反向索引表中存在。
这就意味着，null，[]（空数组）和 [null] 是等价的。它们都不在反向索引表中。
但是世界并不简单，有很多情况字段没有数据，或者有显式的 null 或者空数组。为了解决这个问题，ElasticSearch提供了一些工具。
存在过滤器（exists Filter）
第一个武器是 exists 过滤器，让我们以下面这些文档为例：
POST /my_index/posts/_bulk
{ "index": { "_id": "1" }}
{ "tags" : ["search"] } #1
{ "index": { "_id": "2" }}
{ "tags" : ["search", "open_source"] } #2
{ "index": { "_id": "3" }}
{ "other_field" : "some data" } #3
{ "index": { "_id": "4" }}
{ "tags" : null } #4
{ "index": { "_id": "5" }}
{ "tags" : ["search", null] } #5
- #1 tags字段有1个值
- #2 tags字段有2个值
- #3 The tags field is missing altogether.
- #4 The tags field is set to null.
- #5 The tags field has one value and a null.
上面的文件集合对应的反向索引表是这样：
-------------------------------------------
Token | DocIDs
-------------------------------------------
open_source | 2
-------------------------------------------
search | 1,2,5
-------------------------------------------
我们的目的是找到那些设置过tag的文件，并不关心tag具体是什么，只要它存在于文档中即可，在SQL里，我们会使用 IS NOT NULL 进行查询。
SELECT tags
FROM posts
WHERE tags IS NOT NULL
在ElasticSearch中，我们使用 exists 过滤器：
GET /my_index/posts/_search
{
"query" : {
"filtered" : {
"filter" : {
"exists" : { "field" : "tags" }
}
}
}
}
这个查询返回3个文件
"hits" : [
{
"_id" : "1",
"_score" : 1.0,
"_source" : { "tags" : ["search"] }
},
{
"_id" : "5",
"_score" : 1.0,
"_source" : { "tags" : ["search", null] } #1
},
{
"_id" : "2",
"_score" : 1.0,
"_source" : { "tags" : ["search", "open source"] }
}
]
- #1 尽管文件5有null，但它也会被返回。字段因为有真实值而存在，null对过滤不会产生任何影响。
结果显而易见，只要含有字段tags文件都会返回，只有两个文件3、4被排除在外。
缺失过滤器（missing Filter）
missing 过滤器本质上与 exists 相反，它返回某个字段没有值的文件，如果用类似SQL表示
SELECT tags
FROM posts
WHERE tags IS NULL
我们将前面例子里面的 exists 换成 missing
GET /my_index/posts/_search
{
"query" : {
"filtered" : {
"filter": {
"missing" : { "field" : "tags" }
}
}
}
}
按照我们期望的那样，3、4两个文件会返回
"hits" : [
{
"_id" : "3",
"_score" : 1.0,
"_source" : { "other_field" : "some data" }
},
{
"_id" : "4",
"_score" : 1.0,
"_source" : { "tags" : null }
}
]
当null是null
有时候我们需要区分一个字段是没有值，还是一个字段被显式的设置成了null。我们看到之前的系统默认行为是无法做到的；数据丢失了。不过幸运的是，我们可以选择将显试的 null 替换成一个我们定义的占位符。
同样，在字符串，数字，布尔值或时间为 null 的时候，我们可以为之设置 null_value，对于没有任何值的字段还是会被排除在反向索引表之外。
当我们选择合适的 null_value 的时候，我们需要保证以下几点：
- 它会匹配字段类型，我们不能为一个时间字段设置一个字符串类型的 null_value。
- 它必须与一般平常的值不一样，这样可以避免把真实值当成 null 的情况。
对象上的存在或缺失（exists/missing on Objects）
exists 和 missing 除了过滤核心类型外，还可以过滤一个对象的内部字段。下面这个文件：
{
"name" : {
"first" : "John",
"last" : "Smith"
}
}
我们可以直接检查 name.first 和 name.last 的存在性，也可以只检查 name 的存在性，正如在类型与映射中说的，上面这个对象的结构在内部会扁平化存储，类似下面这样：
{
"name.first" : "John",
"name.last" : "Smith"
}
那我们如何去用 exists 和 missing 过滤 name 字段呢？它并不在反向索引表中真实存在，
原因是当我们执行下面这个过滤的时候：
{
"exists" : { "field" : "name" }
}
实际上执行的是：
{
"bool": {
"should": [
{ "exists": { "field": { "name.first" }}},
{ "exists": { "field": { "name.last" }}}
]
}
}
这也就意味着，如果 first 和 last 都是空的情况下，name 的命名空间也不存在
关于缓存
在前面 过滤器的内部操作 中我们以及简单介绍过滤器是如何计算的。他们的内部实际上是用一个bitset记录与过滤器匹配的文件。ElasticSearch把这些内容缓存起来，以备将来使用。一旦缓存成功，如果重复使用相同的过滤器，这些bitset可以被复用，而不需要重新计算整个过滤器。
这些bitset缓存是非常智能的，他们可以做到增量更新，当我们索引新文件时，只需要将新文档的计算结果加入到现有的bitset中，而不是对整个缓存一遍又一遍的重新计算。过滤器是实时的，我们不需要担心缓存失效的问题。
独立的过滤器缓存
每个过滤器是独立计算并独立缓存的，与他们具体的使用场景无关，如果两个完全不同的查询使用了相同的过滤器，相同的缓存bitset会被复用。同样，如果一个查询在多个地方使用到了相同的过滤器，bitset只会计算一次然后被重复使用。
让我们看看下面这个例子，它查询了需要满足以下条件的email：
- 在收件箱中而且没有被读过
- 不在收件箱中但是被标注了重要
示例：
"bool": {
"should": [
{ "bool": {
"must": [
{ "term": { "folder": "inbox" }}, #1
{ "term": { "read": false }}
]
}},
{ "bool": {
"must_not": {
"term": { "folder": "inbox" } #2
},
"must": {
"term": { "important": true }
}
}}
]
}
- #1 #2两个过滤器是相同的，所以也会使用同一bitset。
尽管一个inbox语句是 must，另一个是 must_not ，但是他们两个是一样的，这意味着第一个语句执行之后，这个过滤器的bitset会被缓存起来，供第二个使用。当这个查询再次执行时，这个过滤器已经被缓存，所以两个语句都会使用已缓存的bitset。
这点与DSL查询结合得很好。它可以被移动到任何地方，也可以在同一查询中的多个位置反复使用。这不仅仅能方便开发者，而且对性能有直接的好处。
缓存控制
多数叶子过滤器（leaf filters）是被缓存的。叶子过滤器是指那些直接处理字段的term过滤器，但是不会缓存复合过滤器，如bool过滤器。
注意：
叶子过滤器会要访问磁盘上的反向索引表，所以我们有理由将他们缓存起来，但是组合过滤器运用快速的位逻辑将内部语句的bitset合并起来，所以即使每次计算效率也很高。
对于某些叶子过滤器，默认状态下不会缓存，因为缓存它们没有任何意义，比如：
-
脚本过滤（Script filters）
因为对于ElasticSearch来说脚本的含义是含糊的。
-
地理位置过滤（GEO filters）
因为地理位置的信息通常是和用户相关的，所以每次过滤的结果都会不太一样，对它做缓存意义不大。
-
日期范围（Date ranges）
时间范围用了 now 的。每次过滤的时候 now 都会返回一个最新的时间，所以旧的过滤器不会被复用，所以也不需要缓存。但是，当如果我们将 now 与rounding一起使用表示最近的一天时（now/d）,它也会缓存。
有时默认的缓存策略并不正确。可能我们需要反复使用一个非常复杂的bool查询，或者我们对时间字段有一个过滤器但永远不会复用。默认的缓存策略可以几乎在所有filter上进行覆盖重写，只要设置标志位 _cache 就行：
{
"range" : {
"timestamp" : {
"gt" : "2014-01-02 16:15:14" #1
},
"_cache": false #2
}
}
- #1 我们通常情况下不会再次使用这个时间戳
- #2 关闭这个过滤器的缓存功能
过滤顺序
在 bool 过滤器中，过滤器的顺序对性能是非常重要的，更具体的过滤器需要放在次具体的过滤器前面，这样可以帮更早的排除更多的文件。
如果语句A可以匹配10,000,000个文件，语句B只能匹配100个，那么语句B需要放在语句A的前面。
缓存的过滤器非常快，他们需要放在不能缓存的过滤器前，如果我们对1小时内的数据非常感兴趣：
GET /logs/2014-01/_search
{
"query" : {
"filtered" : {
"filter" : {
"range" : {
"timestamp" : {
"gt" : "now-1h"
}
}
}
}
}
}
因为使用了now，ElasticSearch不会缓存这个过滤器，这意味着我们每次查询时都需要检查一个月的日志数据。
我们可以将这个查询与一个缓存过滤器结合，让它变得更高效，我们可以通过增加昨天凌晨的时间点，将大量日志排除：
"bool": {
"must": [
{ "range" : {
"timestamp" : {
"gt" : "now-1h/d" #1
}
}},
{ "range" : {
"timestamp" : {
"gt" : "now-1h" #2
}
}}
]
}
- #1 这个过滤器会被缓存，因为它用到了now字段，并将其截断到凌晨
- #2 这个过滤器不会被缓存，因为它没有用到now时间截取
now-1h/d 这个句子将时间置为凌晨，把今日之前所有的文件都排除掉了，这意味着bitset每天只会被执行一次，这次发生在 昨日凌晨（midnight-last-night） 这个时间发生变化的时候。由于第一个过滤器可以帮我们过滤掉之前的大量文件，第二个过滤器只会从剩下的文件中过滤出最近一小时的文件。
语句的顺序非常重要，这个方法只在 since-midnight 语句置于 last-hour 之前有效。如果顺序相反，那么 last-hour 语句就需要过滤整月的文件，而非当天的文件。