ES 复合查询

bool（组合查询）

1. must 所有的语句都 必须（must） 匹配，与 AND 、= 等价。
2. must_not 所有的语句都 不能（must not） 匹配，与 NOT 、!= 等价。
3. should 至少有一个语句要匹配，与 OR 等价。

它类似于SQL中的WHERE A = 'a' AND B = 'c' OR C = 'c'。一个 bool 过滤器由三部分组成：

{
   "bool" : {
      "must" :     [],
      "should" :   [],
      "must_not" : [],
   }
}

布尔查询是一种最常用的组合查询方式，布尔查询把多个子查询组合（combine）成一个布尔表达式，所有子查询之间的逻辑关系是与（and）；只有当一个文档满足布尔查询中的所有子查询条件时，ElasticSearch引擎才认为该文档满足查询条件。布尔查询支持的子查询类型共有四种，分别是：must，should，must_not和filter：

filter查询

• filter查询只过滤符合条件的文档，es会有只能缓存，因此其执行效率很高，做简单的匹配查询且不考虑算分是，推荐使用filter替代query

should查询

使用分两种情况

bool查询包含should,不包含must查询，只包含should,文档必须满足至少一个条件，minimum_should_match可以满足条件的个数或者百分比。
bool查询同时包含should和must查询，文档不必满足should中的条件，但是如果满足条件，会增加相关性得分(dis_max query/function_score query
/boosting query)。

filter执行原理深度剖析

1.在倒排索引中查找搜索串，获取document list。
2.为每个在倒排索引中搜索到的结果，构建一个bitset，[0, 0, 0, 1, 0, 1]
3.遍历每个过滤条件对应的bitset，优先从最稀疏的开始搜索，查找满足所有条件的document
4.caching bitset，跟踪query，在最近256个query中超过一定次数的过滤条件，缓存其bitset。对于小segment（<1000，或<3%），不缓存bitset。
5.filter大部分情况下来说，在query之前执行，先尽量过滤掉尽可能多的数据
6.如果document有新增或修改，那么cached bitset会被自动更新
7.以后只要是有相同的filter条件的，会直接来使用这个过滤条件对应的cached bitset

GET blog/paper/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {"match": {
          "title": "java"
        }},
         {"match": {
          "title": "elasticsearch"
        }},
         {"match": {
          "title": "hadoop"
        }},
         {"match": {
          "title": "spark"
        }}
      ]
      , "minimum_should_match": 2
    }
  }
}

range（范围查询）

我们可以用它来查找处于某个范围内的文档。比如我们在商品中查找价格大于 $20 且小于 $40 美元的。

GET /index/type/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 20,
        "lte": 40
      }
    }
  }
}

range 查询可同时提供包含（inclusive）和不包含（exclusive）这两种范围表达式，可供组合的选项如下：

• gt: > 大于（greater than）
• lt: < 小于（less than）
• gte: >= 大于或等于（greater than or equal to）
• lte: <= 小于或等于（less than or equal to）。

range 还可以支持日期范围, 字符串范围类型，特别是在进行日期范围查询时，range还可以支持日期计算。
像这样：

"range" : {
    "timestamp" : {
        "gt" : "now-1h"
    }
}

OR

"range" : {
    "timestamp" : {
        "gt" : "2014-01-01",
        "lt" : "2014-01-01||+1y"
    }
}