es官网原文：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-index_.html#index-refresh
bool（组合查询）
- must 所有的语句都 必须（must） 匹配，与 AND 、= 等价。
- must_not 所有的语句都 不能（must not） 匹配，与 NOT 、!= 等价。
- should 至少有一个语句要匹配，与 OR 等价。
| filter | 只过滤符合条件的文档，不计算相关系得分 |
| must | 文档必须符合must中所有的条件，会影响相关性得分 |
| must_not | 文档必须不符合must_not 中的所有条件 |
| should | 文档可以符合should中的条件 |
它类似于SQL中的WHERE A = 'a' AND B = 'c' OR C = 'c'。一个 bool 过滤器由三部分组成：
{ "bool" : { "must" : [], "should" : [], "must_not" : [], } }
布尔查询是一种最常用的组合查询方式，布尔查询把多个子查询组合（combine）成一个布尔表达式，所有子查询之间的逻辑关系是与（and）；只有当一个文档满足布尔查询中的所有子查询条件时，ElasticSearch引擎才认为该文档满足查询条件。布尔查询支持的子查询类型共有四种，分别是：must，should，must_not和filter：
| 查询字句 | 说明 | 类型 |
|---|---|---|
| must | 文档必须匹配must查询条件 | 数组 |
| should | 文档应该匹配should子句查询的一个或多个 | 数组 |
| must_not | 文档不能匹配该查询条件 | 数组 |
| filter | 过滤器，文档必须匹配该过滤条件，跟must子句的唯一区别是，filter不影响查询的score | 字典 |
filter查询
- filter查询只过滤符合条件的文档，es会有只能缓存，因此其执行效率很高，做简单的匹配查询且不考虑算分是，推荐使用filter替代query
| 上下文类型 | 执行类型 | 使用方式 |
|---|---|---|
| Query | 查找和查询语句最匹配的文档，对所有文档进行相关性算分排序 | query查询 bool中的must和should |
| Filter | 查找和查询语句匹配的文档 | bool中的filter和must_not或者constant_score中的filter |
should查询
使用分两种情况
bool查询包含should,不包含must查询，只包含should,文档必须满足至少一个条件，minimum_should_match可以满足条件的个数或者百分比。
bool查询同时包含should和must查询，文档不必满足should中的条件，但是如果满足条件，会增加相关性得分(dis_max query/function_score query
/boosting query)。
filter执行原理深度剖析
1.在倒排索引中查找搜索串，获取document list。
2.为每个在倒排索引中搜索到的结果，构建一个bitset，[0, 0, 0, 1, 0, 1]
3.遍历每个过滤条件对应的bitset，优先从最稀疏的开始搜索，查找满足所有条件的document
4.caching bitset，跟踪query，在最近256个query中超过一定次数的过滤条件，缓存其bitset。对于小segment（<1000，或<3%），不缓存bitset。
5.filter大部分情况下来说，在query之前执行，先尽量过滤掉尽可能多的数据
6.如果document有新增或修改，那么cached bitset会被自动更新
7.以后只要是有相同的filter条件的，会直接来使用这个过滤条件对应的cached bitset
sql: select * from paper where (date="2018-10-11" or uID= 1) and pID!="7ec0e0e5-a4b0-46d7-af56-5b3eab477aea" es: GET blog/paper/_search { "query": { "bool": { "should": [ {"term": {"date":"2018-10-11"}}, {"term": {"uID":1}} ] , "must_not": [ {"term": {"pID": "7ec0e0e5-a4b0-46d7-af56-5b3eab477aea"}} ] } } }
2.并且或者查询
select *from paper where date= "2018-10-11" or(uid=1 and publish= 1) GET blog/paper/_search { "query": { "bool": { "should": [ {"term": {"date": "2018-10-11"}}, {"bool": { "must": [ {"term": {"uID": "1"}}, {"term": {"publish": true}} ] }} ] } } }
3.搜索java,elasticsearch,hadoop,spark关键字需要至少匹配2个
GET blog/paper/_search { "query": { "bool": { "should": [ {"match": { "title": "java" }}, {"match": { "title": "elasticsearch" }}, {"match": { "title": "hadoop" }}, {"match": { "title": "spark" }} ] , "minimum_should_match": 2 } } }
range（范围查询）
我们可以用它来查找处于某个范围内的文档。比如我们在商品中查找价格大于 $20 且小于 $40 美元的。
GET /index/type/_search { "query": { "range": { "price": { "gte": 20, "lte": 40 } } } }
range 查询可同时提供包含（inclusive）和不包含（exclusive）这两种范围表达式，可供组合的选项如下：
- gt: > 大于（greater than）
- lt: < 小于（less than）
- gte: >= 大于或等于（greater than or equal to）
- lte: <= 小于或等于（less than or equal to）。
range 还可以支持日期范围, 字符串范围类型，特别是在进行日期范围查询时，range还可以支持日期计算。
像这样：
"range" : { "timestamp" : { "gt" : "now-1h" } } OR "range" : { "timestamp" : { "gt" : "2014-01-01", "lt" : "2014-01-01||+1y" } }