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Elasticsearch的filter查询用法
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它提供了丰富的查询功能来
满足各种搜索需求。其中之一就是filter查询，它可以用于过滤文档，只返回符
合条件的结果。本文将深入介绍Elasticsearch的filter查询用法。
什么是filter查询
在Elasticsearch中，filter查询是一种非常高效的查询方式。与其他类型的查
询（如match和query_string）不同，filter查询不会计算相关性得分，而是根
据条件直接过滤掉不符合条件的文档。这使得filter查询非常适用于那些不需要
考虑相关性得分、只关心筛选结果的场景。
基本语法
在使用filter查询之前，我们需要先了解一下其基本语法。一个简单的filter查
询可以由一个或多个条件组成，并通过逻辑运算符（如AND、OR和NOT）进行组合。
下面是一个基本的filter查询示例：
GET/index/_search
{
]
}
}
}
上述示例中，我们使用了一个bool查询来进行多个条件的组合，并使用了两个不
同的过滤条件：term和range。其中，term过滤条件用于精确匹配某个字段的值，
而range过滤条件则用于匹配某个字段的范围。
过滤条件
在Elasticsearch中，有多种类型的过滤条件可供选择。下面是一些常用的过滤条
件及其用法：
term
term过滤条件用于精确匹配某个字段的值。它可以接受一个或多个值，并将结果
限制为那些与这些值完全匹配的文档。
示例：
{
]
}
}
}
terms
terms过滤条件与term类似，但它可以接受一个数组作为参数，并将结果限制为
那些与数组中任意一个值完全匹配的文档。
示例：
{
]
}
}
}
range
range过滤条件用于匹配某个字段的范围。它可以接受多种不同类型的范围查询，
如大于等于（gte）、小于等于（lte）、大于（gt）和小于（lt）等。
示例：
{
]
}
}
}
exists
exists过滤条件用于匹配那些指定字段存在的文档。
示例：
{
]
}
}
}
bool
bool过滤条件用于进行多个条件的逻辑组合，包括AND、OR和NOT。
示例：
{
{
{
},
{
}
]
}
}
]
}
}
}
性能优化
由于filter查询不计算相关性得分，相比于其他类型的查询，它通常具有更好的
性能。然而，为了进一步优化性能，我们可以采取一些额外的措施。
使用缓存
Elasticsearch会自动缓存filter查询的结果，在下次相同查询时可以直接使用
缓存结果，从而提高查询速度。但是需要注意的是，并非所有类型的过滤条件都支
持缓存。可以使用参数来控制是否启用缓存。
_cache
示例：
{
]
}
}
}
使用bitsets
Elasticsearch在内部使用bitsets来表示过滤条件的匹配结果。bitsets是一种
高效的数据结构，可以快速进行位运算。我们可以通过使用bitsets来进一步提高
filter查询的性能。
示例：
{
{
}
}
]
}
}
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