boolQuery.must和boolQuery.filter的区别

时间: 2024-05-31 09:11:34 浏览: 135
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在Elasticsearch中，bool查询是一个复合查询，可以包含多个子查询，其中must和filter是两种常见的子查询类型。 - boolQuery.must子句用于指定查询结果必须满足的条件。这些条件会被用来评分，并且会影响查询结果的排序。通常用于查询文档的主要内容，如关键词匹配等。 - boolQuery.filter子句用于指定查询结果必须满足的条件。这些条件不会影响查询结果的排序，只是用来筛选文档。通常用于过滤不需要的文档，如日期范围、地理位置等。 因此，must子句用于确定文档是否符合查询条件，并影响评分和排序，而filter子句仅用于过滤文档，不影响评分和排序。在实际应用中，为了提高查询性能，应当尽可能使用filter子句来过滤文档。
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QueryBuilder query = boolQuery() .must(matchQuery("field1", "value1")) .filter(rangeQuery("field2").gte("value2")); SearchHits<MyEntity> hits = repository.search(query); **五、最佳实践与优化...
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ElasticSearch可扩展的开源弹性搜索解决方案.docx

- **bool**：可以组合多个查询，使用 should（可选）、must（必需）、must_not（必须不）等关键字来构造复杂查询条件。 - **boosting**：将两个查询合并，并降低其中一个查询返回文档的相关度评分。 - **constant_...

async searchNewsSemi(dto: SearchDto) { dto.page = dto.page ? dto.page * 1 : 1; dto.limit = dto.limit ? dto.limit * 1 : 10; const queryParam = { query: { bool: { must: [], filter: [], }, }, aggs: {}, size: dto.limit, from: (dto.page - 1) * dto.limit, track_total_hits: true, }; if (dto.keyword) { const k = dto.keyword.split('_'); queryParam.query.bool.must.push({ match: { [k[0]]: k[1], }, }); } else { queryParam.query.bool.must.push({ match_all: {}, }); } if (dto.category) { if (Array.isArray(dto.category)) { dto.category.forEach((c) => { queryParam.aggs[${c}Terms] = { terms: { field: ${c}, }, }; }); } else { // @ts-ignore queryParam.aggs[${dto.category}Terms] = { terms: { field: ${dto.category}, }, }; } } if (dto.endTime) { let startTime = dto.startTime; if (!startTime) { const endTimeNew = new Date(dto.endTime); const startTimeStamp = endTimeNew.setDate(endTimeNew.getDate() - 7); startTime = dateUtil.pattern( new Date(startTimeStamp), 'yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ', ); } // 时间范围 queryParam.query.bool.filter.push({ range: { insert_time: { gte: startTime, lte: dto.endTime, }, }, }); // 时间范围分组 queryParam.aggs['insertTimeTerms'] = { date_histogram: { field: 'insert_time', interval: 'day', format: 'yyyy-MM-dd hh:MM:ss', }, }; } console.log('param:' + JSON.stringify(queryParam)); const result = await this.elasticSearchService.search({ index: 'news_semi', body: queryParam, }); const resultBody = result['body']; const resultData = resultBody['hits']['hits']; const aggregations = resultBody['aggregations']; const rest = { total: resultBody['hits']['total']['value'], data: resultData.map((item) => { const obj = { ...item }; if (obj.highlight) { obj['_source']['content'] = obj['highlight']['content'][0]; // 删除高亮字段 delete obj.highlight; } return obj; }), category: {}, }; if (aggregations) { for (const agg in aggregations) { rest.category[agg] = aggregations[agg]['buckets']; } } return aggregations; }

这是一段使用 ElasticSearch 进行半结构化数据搜索的代码，输入一个 SearchDto 对象，根据其中的...如果有起始时间和结束时间，则根据时间范围构造时间过滤查询和时间范围分组聚合查询。最后返回查询结果和聚合结果。

Z try { SearchRequest request = new SearchRequest(INDEX_NAME); SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder(); BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery(); if(ids != null && ids.size() > 0){ boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery("id",ids)); }else { // boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.matchAllQuery()); } GeoDistanceQueryBuilder geoDistanceQueryBuilder = QueryBuilders.geoDistanceQuery("location") .point(latitude, longitude) .distance(distanceInKm*1000, GeoDistanceQueryBuilder.DEFAULT_DISTANCE_UNIT); // 搜索半径 boolQueryBuilder.filter(geoDistanceQueryBuilder); // sourceBuilder.query(boolQueryBuilder); // sourceBuilder // sourceBuilder request.source().query(boolQueryBuilder); request.source().sort( SortBuilders.geoDistanceSort("location", latitude, longitude) .order(SortOrder.ASC) .unit(DistanceUnit.KILOMETERS) ); request.source().from((currentPage - 1) * PAGE_SIZE).size(PAGE_SIZE); SearchResponse searchResponse = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); return handleResponse(searchResponse,currentPage); } catch (IOException e) { throw new RuntimeException(e); }这个代码有什么bug

为了避免这种情况，可以在ids为null或ids.size()为0时，将boolQueryBuilder设置为一个匹配所有文档的查询条件，如boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.matchAllQuery())。另外，代码中的currentPage和PAGE_SIZE应该...

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const queryParam = { query: { bool: { must: [], filter: [], }, }, aggs: {}, size: dto.limit, from: (dto.page - 1) * dto.limit, track_total_hits: true, };

其中，must 表示必须满足的查询条件，filter 表示不计算相关度得到的查询条件。这些查询条件可以是一个或多个，根据具体情况进行组合。 - aggs：表示聚合信息，即需要对查询结果进行聚合统计的信息。这里为空...
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我要查询聚合后最小的‘first_seen'值，应该怎样修改下面的代码： query_body = { # "query": { # "bool": { # "must": [ # {"match": {"malware_name.raw": family_name}} # ] # } # }, # "_source" : ["first_seen"], # "size" : 5 "query": { "bool": { "must": [], "filter": [ { "bool": { "should": [ { "match_phrase": { "malware_name": family_name } } ], "minimum_should_match": 1 } } ] } }, "_source" : ["first_seen"], # "size" : 1 "aggs": { "min_my_field": { "min": { "field": "first_seen" } } } } index = "basic.virusname" # hits = helpers.scan(es,index=index, query=query_body) hits = es.search(index=index, body=query_body) print(hits) for hit in hits: fw.write(family_name + " " + str(hit['_source']['first_seen']) +"\r")

"must": [], "filter": [ { "bool": { "should": [ { "match_phrase": { "malware_name": family_name } } ], "minimum_should_match": 1 } } ] } }, "_source" : ["first_seen"], "size" : 0, ...

{"query":{"bool":{"must":[{"bool":{"should":[{"bool":{"filter":[{"term":{"event_type.keyword":{"value":"channel_mobile_lx","boost":1.0}}}],"adjust_pure_negative":true,"boost":1.0}},{"bool":{"filter":[{"term":{"event_type.keyword":{"value":"channel_mobile_gsd","boost":1.0}}}],"adjust_pure_negative":true,"boost":1.0}}],"adjust_pure_negative":true,"boost":1.0}},{"exists":{"field":"account.keyword","boost":1.0}}],"filter":[{"range":{"alert_time":{"from":"1682870400000","to":"1685462399000","include_lower":true,"include_upper":true,"boost":1.0}}}],"must_not":[{"term":{"account.keyword":{"value":"","boost":1.0}}},{"term":{"account.keyword":{"value":"null","boost":1.0}}}],"adjust_pure_negative":true,"boost":1.0}}}什么意思

- alert_time 值在 1682870400000 和 1685462399000 之间 4. 不能包含 account.keyword 值为空或为 "null" 的文档。 这个查询语句的目的是在一个时间范围内，搜索所有含有指定 event_type 的文档，并且这些文档...

POST /your_index/_update_by_query{ "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "contentType": "application/zip" } }, { "exists": { "field": "content" } } ] } }, "script": { "source": "ctx._source.content = ''" }}为什么全部文档都更新了

"bool": { "must": [ { "match": { "contentType": "application/zip" } }, { "exists": { "field": "content" } } ], "filter": { "term": { "_id": "your_document_id" } } } }, "script": { "source...

{ "explain":true, "query": { "function_score": { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "module_type": "2" } } ] } }, "functions": [ { "filter": { "range": { "added_time": { "lt": "now-3d/d" } } }, "script_score": { "script": { "source": "doc['contect_person_count_7_ago'].value + doc['contect_count_7_ago'].value * 10 + 100" } } }, { "filter": { "range": { "added_time": { "gte": "now-3d/d" } } }, "script_score": { "script": { "source": "doc['contect_person_count_7_ago'].value + doc['contect_count_7_ago'].value * 10" } } } ], "score_mode": "sum", "boost_mode": "multiply" } }, "sort": [ { "_score": { "order": "desc" } } ] }

其中contect_person_count_7_ago和contect_count_7_ago是文档中的两个字段，表示7天前的联系人数和联系次数。打分的方式是将两个function的结果相加，再乘以原始的文档打分（默认为1）。排序方式是将结果按照打分从...

有这样一段ES语句{ "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "supplierNo": "C2217" } } ] } }, "size": 0, "track_total_hits": false, "aggs": { "my_buckets": { "composite": { "size": 10, "sources": [ { "erpGoodsId": { "terms": { "field": "erpGoodsId", "order": "asc" } } }, { "batchNum": { "terms": { "field": "batchNum", "order": "asc" } } }, { "wmsProductCode": { "terms": { "field": "wmsProductCode", "missing": "null", "order": "asc" } } } ] }, "aggs": { "filter_empty_dest": { "bucket_selector": { "buckets_path": { "count": "_count" }, "script": "params.count != null" } } } } } }，请转为searchSourceBuilder相关的JAVA代码

searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.boolQuery() .must(QueryBuilders.matchQuery("supplierNo", "C2217"))); // 设置返回结果数量 searchSourceBuilder.size(0); // 禁用返回总命中数 searchSourceBuilder...

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{"method":"/algo/result","request":"{"user_input_params":{"cur_hour":"'1000'","limit_offset":"0","limit_size":"500","cur_day":"'20230605'"},"version":"main","tid":"generate_direct_purchase_task_v2","sid":"OMS"}","dsl":"cluster:bigdata GET store_product_auto_purchase_hourly/_search { "size" : 0, "query" : { "bool" : { "filter" : [ { "bool" : { "must" : [ { "term" : { "cur_day" : { "value" : "20230605", "boost" : 1.0 } } }, { "term" : { "cur_hour" : { "value" : "1000", "boost" : 1.0 } } } ], "adjust_pure_negative" : true, "boost" : 1.0 } } ], "adjust_pure_negative" : true, "boost" : 1.0 } }, "_source" : { "includes" : [ ], "excludes" : [ ] }, "aggregations" : { "result" : { "composite" : { "size" : 10000, "sources" : [ { "supplier_id" : { "terms" : { "field" : "supplier_id", "missing_bucket" : false, "order" : "asc" } } }, { "city_zip" : { "terms" : { "field" : "city_zip", "missing_bucket" : false, "order" : "asc" } } }, { "city_order_create_type" : { "terms" : { "field" : "city_order_create_type", "missing_bucket" : false, "order" : "asc" } } }, { "city_order_create" : { "terms" : { "field" : "city_order_create", "missing_bucket" : false, "order" : "asc" } } }, { "city_order_confirm_end" : { "terms" : { "field" : "city_order_confirm_end", "missing_bucket" : false, "order" : "asc" } } }, { "supply_model" : { "terms" : { "field" : "supply_model", "missing_bucket" : false, "order" : "asc" } } }, { "dc_store_delivery_start_time" : { "terms" : { "field" : "dc_store_delivery_start_time", "missing_bucket" : false, "order" : "asc" } } }, { "plan_sale_base_start" : { "terms" : { "field" : "plan_sale_base_start", "missing_bucket" : false, "order" : "asc" } } }, { "rule_detail_type" : { "terms" : { "field" : "rule_detail_type", "missing_bucket" : false, "order" : "asc" } } }, { "delivery_waves" : { "terms" : { "field" : "delivery_waves", "missing_bucket" : false, "order" : "asc" } } } ] }, "aggregations" : { "r_bucket_sort" : { "bucket_sort" : { "sort" : [ ], "from" : 0, "size" : 500, "gap_policy" : "SKIP" } } } } }}","total":0,"result":"[]"} 将上面的json转化为python字典

"dsl": "cluster:bigdata GET store_product_auto_purchase_hourly/_search { \\"size\\" : 0, \\"query\\" : { \\"bool\\" : { \\"filter\\" : [ { \\"bool\\" : { \\"must\\" : [ { \\"term\\" : { \\"cur_day\\...

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