《ElasticSearch查詢》目錄導航：
- ElasticSearch查詢 第一篇：搜索API
- ElasticSearch查詢 第二篇：文檔更新
- ElasticSearch查詢 第三篇：詞條查詢
- ElasticSearch查詢 第四篇：匹配查詢（Match）
- ElasticSearch查詢 第五篇：布爾查詢
布爾查詢是最常用的組合查詢，不僅將多個查詢條件組合在一起，並且將查詢的結果和結果的評分組合在一起。當查詢條件是多個表達式的組合時，布爾查詢非常有用，實際上，布爾查詢把多個子查詢組合（combine）成一個布爾表達式，所有子查詢之間的邏輯關系是與（and）；只有當一個文檔滿足布爾查詢中的所有子查詢條件時，ElasticSearch引擎才認為該文檔滿足查詢條件。布爾查詢支持的子查詢類型共有四種，分別是：must，should，must_not和filter：
- must子句：文檔必須匹配must查詢條件；
- should子句：文檔應該匹配should子句查詢的一個或多個；
- must_not子句：文檔不能匹配該查詢條件；
- filter子句：過濾器，文檔必須匹配該過濾條件，跟must子句的唯一區別是，filter不影響查詢的score；
通常情況下，should子句是數組字段，包含多個should子查詢，默認情況下，匹配的文檔必須滿足其中一個子查詢條件。如果查詢需要改變默認匹配行為，查詢DSL必須顯式設置布爾查詢的參數minimum_should_match的值，該參數控制一個文檔必須匹配的should子查詢的數量，我遇到一個布爾查詢語句，其should子句中包含兩個查詢，如果不設置參數minimum_should_match，其默認值是0。建議在布爾查詢中，顯示設置參數minimum_should_match的值。
注：布爾查詢的四個子句，都可以是數組字段，因此，支持嵌套邏輯操作的查詢。
例如，對於以下should查詢，一個文檔必須滿足should子句中兩個以上的詞條查詢：
"should" : [ { "term" : { "tag" : "azure" } }, { "term" : { "tag" : "elasticsearch" } }, { "term" : { "tag" : "cloud" } } ], "minimum_should_match" : 2
布爾查詢的各個子句之間的邏輯關系是與（and），這意味着，一個文檔只有同時滿足所有的查詢子句時，該文檔才匹配查詢條件，作為結果返回。
在布爾查詢中，對查詢結果的過濾，建議使用過濾（filter）子句和must_not子句，這兩個子句屬於過濾上下文（Filter Context），經常使用filter子句，使得ElasticSearch引擎自動緩存數據，當再次搜索已經被緩存的數據時，能夠提高查詢性能；由於過濾上下文不影響查詢的評分，而評分計算讓搜索變得復雜，消耗更多CPU資源，因此，filter和must_not查詢減輕搜索的工作負載。
一，查詢和過濾上下文
在布爾查詢中，查詢被分為Query Context 和 Filter Context，查詢上下文由query參數指定，過濾上下文由filter和must_not參數指定。這兩個查詢上下文的唯一區別是：Filter Context不影響查詢的評分（score）。在布爾查詢中，Filter參數和must_not參數使用Filter Context，而must和should使用Query Context，經常使用Filter Context，引擎會自動緩存數據，提高查詢性能。
GET _search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "title": "Search" }}, { "match": { "content": "Elasticsearch" }} ], "filter": [ { "term": { "status": "published" }}, { "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}} ] } } }
對於上述查詢請求，must子句處於query context中，filter子句處於filter context中：
- 在query context中，must子句將返回同時滿足匹配(match)查詢的文檔；
- 在filter context中，filter子句是一個過濾器，將不滿足詞條查詢和范圍查詢條件的文檔過濾掉，並且不影響匹配文檔的score；
二，布爾查詢子句的邏輯關系
在布爾查詢中，各個子句之間的邏輯關系是與（and）。對於單個子句，只要一個文檔滿足該子句的查詢條件，返回的邏輯結果就是true，而對於should子句，它一般包含多個子查詢條件，參數 minimum_should_match 控制文檔必須滿足should子句中的子查詢條件的數量，只有當文檔滿足指定數量的should查詢條件時，should子句返回的邏輯結果才是true。
{ "bool" : { "must" : { "term" : { "user" : "kimchy" } }, "filter": { "term" : { "tag" : "tech" } }, "must_not" : { "range" : { "age" : { "from" : 10, "to" : 20 } } }, "should" : [ { "term" : { "tag" : "wow" } }, { "term" : { "tag" : "elasticsearch" } } ], "minimum_should_match" : 1 } }
在上述布爾查詢中，should子句中包含兩個詞條查詢，由於參數 minimum_should_match的值是1，因此，只要一個穩定滿足任意一個詞條查詢的條件，should子句就匹配成功，返回邏輯結果true，然后和其他子查詢進行邏輯運算，只有當該文檔滿足所有的子查詢條件時，才作為查詢結果返回到客戶端。
三，布爾查詢示例分析
1，使用布爾查詢實現簡單的邏輯查詢
在下述示例中，分析布爾查詢的運算邏輯：
- must子句和should子句之間的邏輯關系是and；
- must子句包含一個匹配查詢，字段eventname必須包含style詞條；
- should子句是一個數組，包含兩個匹配查詢，文檔必須匹配的子句查詢條件數量由參數 minimum_should_match控制；
- 參數 minimum_should_match的值是1，這就意味着，一個文檔只要滿足任意一個查詢子句，就匹配should子句；
{ "query":{ "bool":{ "must":{ "match":{ "eventname":"style" } }, "should":[ { "match":{ "eventname":"google" } }, { "match":{ "eventname":"aws" }} ], "minimum_should_match":1 } } }
通過上述分析，以下字段值滿足查詢條件：
- "eventname": "Google style map"
- "eventname": "AWS Game Day ~ Seattle Style!"
2，使用布爾查詢實現復雜的分組查詢
復雜的分組查詢，例如：(A and B) or (C and D) or (E and F) ，把布爾查詢作為should子句的一個子查詢：
{ "_source": "topics", "from": 0, "size": 100, "query": { "bool": { "should": [ { "bool": { "must": [ { "term": { "topics": 1} }, { "term": { "topics": 2} } ] } }, { "bool": { "must": [ {"term": { "topics": 3 } }, {"term": { "topics": 4}} ] } } ], "minimum_should_match": 1 } } }
參考文檔：
Elasticsearch Reference [2.4] » Query DSL » Compound queries » Bool Query