組合過濾 · Elasticsearch權威指南（中文版）

### 組合過濾前面的兩個例子展示了單個過濾器的使用。現實中，你可能需要過濾多個值或字段，例如，想在 Elasticsearch 中表達這句 SQL 嗎？ ```sql SELECT product FROM products WHERE (price = 20 OR productID = "XHDK-A-1293-#fJ3") AND (price != 30) ``` 這些情況下，你需要 `bool` 過濾器。這是以其他過濾器作為參數的_組合過濾器_，將它們結合成多種布爾組合。 #### 布爾過濾器 `bool` 過濾器由三部分組成： ```json { "bool" : { "must" : [], "should" : [], "must_not" : [], } } ``` `must`：所有分句都_必須_匹配，與 `AND` 相同。 `must_not`：所有分句都_必須不_匹配，與 `NOT` 相同。 `should`：至少有一個分句匹配，與 `OR` 相同。這樣就行了！假如你需要多個過濾器，將他們放入 `bool` 過濾器就行。提示： `bool` 過濾器的每個部分都是可選的（例如，你可以只保留一個 `must` 分句），而且每個部分可以包含一到多個過濾器為了復制上面的 SQL 示例，我們將兩個 `term` 過濾器放在 `bool` 過濾器的 `should` 分句下，然后用另一個分句來處理 `NOT` 條件： ```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> 注意我們仍然需要用 `filtered` 查詢來包裹所有條件。 <2> 這兩個 `term` 過濾器是 `bool` 過濾器的_子節點_，因為它們被放在 `should` 分句下，所以至少他們要有一個條件符合。 <3> 如果一個產品價值 `30`，它就會被自動排除掉，因為它匹配了 `must_not` 分句。我們的搜索結果返回了兩個結果，分別滿足了 `bool` 過濾器中的不同分句： ```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` 過濾器 `productID = "XHDK-A-1293-#fJ3"` <2> 匹配 `term` 過濾器 `price = 20` #### 嵌套布爾過濾器雖然 `bool` 是一個組合過濾器而且接受子過濾器，需明白它自己仍然只是一個過濾器。這意味著你可以在 `bool` 過濾器中嵌套 `bool` 過濾器，讓你實現更復雜的布爾邏輯。下面先給出 SQL 語句： ```sql SELECT document FROM products WHERE productID = "KDKE-B-9947-#kL5" OR ( productID = "JODL-X-1937-#pV7" AND price = 30 ) ``` 我們可以將它翻譯成一對嵌套的 `bool` 過濾器： ```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> 因為 `term` 和 `bool` 在第一個 `should` 分句中是平級的，至少需要匹配其中的一個過濾器。 <2> `must` 分句中有兩個平級的 `term` 分句，所以他們倆都需要匹配。結果得到兩個文檔，分別匹配一個 `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` 匹配第一個 `bool` 中的 `term` 過濾器。 <2> 這兩個字段匹配嵌套的 `bool` 中的 `term` 過濾器。這只是一個簡單的例子，但是它展示了該怎樣用布爾過濾器來構造復雜的邏輯條件。