组合过滤 · Elasticsearch权威指南（中文版）

### 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？ ```sql SELECT product FROM products WHERE (price = 20 OR productID = "XHDK-A-1293-#fJ3") 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： ```json { "bool" : { "must" : [], "should" : [], "must_not" : [], } } ``` `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： ```json GET /my_store/products/_search { "query" : { "filtered" : { <1> "filter" : { "bool" : { "should" : [ { "term" : {"price" : 20}}, <2> { "term" : {"productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3"}} <2> ], "must_not" : { "term" : {"price" : 30} <3> } } } } } } ```  <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： ```json "hits" : [ { "_id" : "1", "_score" : 1.0, "_source" : { "price" : 10, "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3" <1> } }, { "_id" : "2", "_score" : 1.0, "_source" : { "price" : 20, <2> "productID" : "KDKE-B-9947-#kL5" } } ] ``` <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： ```sql SELECT document FROM products WHERE productID = "KDKE-B-9947-#kL5" OR ( productID = "JODL-X-1937-#pV7" AND price = 30 ) ``` 我们可以将它翻译成一对嵌套的 `bool` 过滤器： ```json GET /my_store/products/_search { "query" : { "filtered" : { "filter" : { "bool" : { "should" : [ { "term" : {"productID" : "KDKE-B-9947-#kL5"}}, <1> { "bool" : { <1> "must" : [ { "term" : {"productID" : "JODL-X-1937-#pV7"}}, <2> { "term" : {"price" : 30}} <2> ] }} ] } } } } } ```  <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： ```json "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" <2> } } ] ``` <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。