ES系列之利用filter让你的查询效率飞起来

bool查询简介

Elasticsearch(下面简称ES)中的bool查询在业务中使用也是比较多的。在一些非实时的分页查询，导出的场景，咱们常常使用bool查询组合各类查询条件。

Bool查询包括四种子句，

• must
• filter
• should
• must_not

我这里只介绍下must和filter两种子句，由于是咱们今天要讲的重点。其它的能够自行查询官方文档。

1. must， 返回的文档必须知足must子句的条件，而且参与计算分值
2. filter， 返回的文档必须知足filter子句的条件。可是跟Must不同的是，不会计算分值， 而且可使用缓存

从上面的描述来看，你应该已经知道，若是只看查询的结果，must和filter是同样的。区别是场景不同。若是结果须要算分就使用must，不然能够考虑使用filter。

光说比较抽象，看个例子，下面两个语句，查询的结果是同样的。

使用filter过滤时间范围，

GET kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
  "size": 1000, 
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {
          "currency": "EUR"
        }}
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "order_date": {
            "gte": "2020-01-25T23:45:36.000+00:00",
            "lte": "2020-02-01T23:45:36.000+00:00"
          }
        }
      }
    }
  }
}

使用must过滤时间范围，

GET kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
  "size": 1000, 
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {
          "currency": "EUR"
        }},
        {"range": {
          "order_date": {
            "gte": "2020-01-25T23:45:36.000+00:00",
            "lte": "2020-02-01T23:45:36.000+00:00"
          }
        }}
      ]
    }
  }
}

查询的结果都是，

{
  "took" : 25,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1087,
      "relation" : "eq"
    },
    
    ...

filter比较高效的原理

上一节你已经知道了must和filter的基本用法和区别。简单来说，若是你的业务场景不须要算分，使用filter能够真的让你的查询效率飞起来。

为了说明filter查询高效的缘由，咱们须要引入ES的一个概念query context和filter context。

query context

query context关注的是，文档到底有多匹配查询的条件，这个匹配的程度是由相关性分数决定的，分数越高天然就越匹配。因此这种查询除了关注文档是否知足查询条件，还须要额外的计算相关性分数.

filter context

filter context关注的是，文档是否匹配查询条件，结果只有两个，是和否。没有其它额外的计算。它经常使用的一个场景就是过滤时间范围。

而且filter context会自动被ES缓存结果，效率进一步提升。

对于bool查询，must使用的就是query context，而filter使用的就是filter context。

咱们能够经过一个示例验证下。继续使用第一节的例子，咱们经过kibana自带的search profiler来看看ES的查询的详细过程。

使用must查询的执行过程是这样的：

能够明显看到，这次查询计算了相关性分数，并且score的部分占据了查询时间的10分之一左右。

filter的查询我就不截图了，区别就是score这部分是0，也就是不计算相关性分数。

除了是否计算相关性算分的差异，常常使用的过滤器将被Elasticsearch自动缓存，以提升性能。

我本身曾经在一个项目中，对一个业务查询场景作了这种优化，当时线上的索引文档数量大概是3000万左右，改为filter以后，查询的速度几乎快了一倍。

我截了几张图，你来感觉下。

总结

咱们应该根据本身的实际业务场景选择合适的查询语句，在某些不须要相关性算分的查询场景，尽可能使用filter context可让你的查询更加高效。