组合过滤

前面的两个例子展示了单个过滤器的使用。现实中，你可能需要过滤多个值或字段，例如，想在 Elasticsearch 中表达这句 SQL 吗？

  1. SELECT product
  2. FROM   products
  3. WHERE  (price = 20 OR productID = "XHDK-A-1293-#fJ3")
  4.   AND  (price != 30)

这些情况下，你需要 bool 过滤器。这是以其他过滤器作为参数的组合过滤器，将它们结合成多种布尔组合。

布尔过滤器

bool 过滤器由三部分组成：

  1. {
  2.    "bool" : {
  3.       "must" :     [],
  4.       "should" :   [],
  5.       "must_not" : [],
  6.    }
  7. }

must：所有分句都必须匹配，与 AND 相同。

must_not：所有分句都必须不匹配，与 NOT 相同。

should：至少有一个分句匹配，与 OR 相同。

这样就行了！假如你需要多个过滤器，将他们放入 bool 过滤器就行。

提示： bool 过滤器的每个部分都是可选的（例如，你可以只保留一个 must 分句），而且每个部分可以包含一到多个过滤器

为了复制上面的 SQL 示例，我们将两个 term 过滤器放在 bool 过滤器的 should 分句下，然后用另一个分句来处理 NOT 条件：

  1. GET /my_store/products/_search
  2. {
  3.    "query" : {
  4.       "filtered" : { <1>
  5.          "filter" : {
  6.             "bool" : {
  7.               "should" : [
  8.                  { "term" : {"price" : 20}}, <2>
  9.                  { "term" : {"productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3"}} <2>
  10.               ],
  11.               "must_not" : {
  12.                  "term" : {"price" : 30} <3>
  13.               }
  14.            }
  15.          }
  16.       }
  17.    }
  18. }

<1> 注意我们仍然需要用 filtered 查询来包裹所有条件。

<2> 这两个 term 过滤器是 bool 过滤器的子节点，因为它们被放在 should 分句下，所以至少他们要有一个条件符合。

<3> 如果一个产品价值 30，它就会被自动排除掉，因为它匹配了 must_not 分句。

我们的搜索结果返回了两个结果，分别满足了 bool 过滤器中的不同分句：

  1. "hits" : [
  2.     {
  3.         "_id" :     "1",
  4.         "_score" :  1.0,
  5.         "_source" : {
  6.           "price" :     10,
  7.           "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3" <1>
  8.         }
  9.     },
  10.     {
  11.         "_id" :     "2",
  12.         "_score" :  1.0,
  13.         "_source" : {
  14.           "price" :     20, <2>
  15.           "productID" : "KDKE-B-9947-#kL5"
  16.         }
  17.     }
  18. ]

<1> 匹配 term 过滤器 productID = "XHDK-A-1293-#fJ3"

<2> 匹配 term 过滤器 price = 20

嵌套布尔过滤器

虽然 bool 是一个组合过滤器而且接受子过滤器，需明白它自己仍然只是一个过滤器。这意味着你可以在 bool 过滤器中嵌套 bool 过滤器，让你实现更复杂的布尔逻辑。

下面先给出 SQL 语句：

  1. SELECT document
  2. FROM   products
  3. WHERE  productID      = "KDKE-B-9947-#kL5"
  4.   OR (     productID = "JODL-X-1937-#pV7"
  5.        AND price     = 30 )

我们可以将它翻译成一对嵌套的 bool 过滤器：

  1. GET /my_store/products/_search
  2. {
  3.    "query" : {
  4.       "filtered" : {
  5.          "filter" : {
  6.             "bool" : {
  7.               "should" : [
  8.                 { "term" : {"productID" : "KDKE-B-9947-#kL5"}}, <1>
  9.                 { "bool" : { <1>
  10.                   "must" : [
  11.                     { "term" : {"productID" : "JODL-X-1937-#pV7"}}, <2>
  12.                     { "term" : {"price" : 30}} <2>
  13.                   ]
  14.                 }}
  15.               ]
  16.            }
  17.          }
  18.       }
  19.    }
  20. }

<1> 因为 term 和 bool 在第一个 should 分句中是平级的，至少需要匹配其中的一个过滤器。

<2> must 分句中有两个平级的 term 分句，所以他们俩都需要匹配。

结果得到两个文档，分别匹配一个 should 分句：

  1. "hits" : [
  2.     {
  3.         "_id" :     "2",
  4.         "_score" :  1.0,
  5.         "_source" : {
  6.           "price" :     20,
  7.           "productID" : "KDKE-B-9947-#kL5" <1>
  8.         }
  9.     },
  10.     {
  11.         "_id" :     "3",
  12.         "_score" :  1.0,
  13.         "_source" : {
  14.           "price" :      30, <2>
  15.           "productID" : "JODL-X-1937-#pV7" <2>
  16.         }
  17.     }
  18. ]

<1> productID 匹配第一个 bool 中的 term 过滤器。

<2> 这两个字段匹配嵌套的 bool 中的 term 过滤器。

这只是一个简单的例子，但是它展示了该怎样用布尔过滤器来构造复杂的逻辑条件。