组合查询

前面的两个例子展示了单个过滤器的使用。现实中，你可能需要过滤多个值或字段，例如，想在 Elasticsearch 中表达这句 SQL 吗？

  SELECT product
  FROM   products
  WHERE  (price = 20 OR productID = "XHDK-A-1293-#fJ3")
    AND  (price != 30)

这些情况下，你需要 bool 过滤器。这是以其他过滤器作为参数的组合过滤器，将它们结合成多种布尔组合。布尔过滤器

bool 过滤器由三部分组成：

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

must：所有分句都必须匹配，与 AND 相同。

must_not：所有分句都必须不匹配，与 NOT 相同。

should：至少有一个分句匹配，与 OR 相同。

这样就行了！假如你需要多个过滤器，将他们放入 bool 过滤器就行。提示： bool 过滤器的每个部分都是可选的（例如，你可以只保留一个 must 分句），而且每个部分可以包含一到多个过滤器为了复制上面的 SQL 示例，我们将两个 term 过滤器放在 bool 过滤器的 should 分句下，然后用另一个分句来处理 NOT 条件：

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> 注意我们仍然需要用 filtered 查询来包裹所有条件。

<2> 这两个 term 过滤器是 bool 过滤器的子节点，因为它们被放在 should 分句下，所以至少他们要有一个条件符合。

<3> 如果一个产品价值 30，它就会被自动排除掉，因为它匹配了 must_not 分句。

我们的搜索结果返回了两个结果，分别满足了 bool 过滤器中的不同分句：.

"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 过滤器 productID = "XHDK-A-1293-#fJ3"

<2> 匹配 term 过滤器 price = 20

嵌套布尔过滤器

虽然 bool 是一个组合过滤器而且接受子过滤器，需明白它自己仍然只是一个过滤器。这意味着你可以在 bool 过滤器中嵌套 bool 过滤器，让你实现更复杂的布尔逻辑。下面先给出 SQL 语句：

  SELECT document
  FROM   products
  WHERE  productID      = "KDKE-B-9947-#kL5"
    OR (     productID = "JODL-X-1937-#pV7"
         AND price     = 30 )

我们可以将它翻译成一对嵌套的 bool 过滤器：

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> 因为 term 和 bool 在第一个 should 分句中是平级的，至少需要匹配其中的一个过滤器。

<2> must 分句中有两个平级的 term 分句，所以他们俩都需要匹配。

结果得到两个文档，分别匹配一个 should 分句：

"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 匹配第一个 bool 中的 term 过滤器。

<2> 这两个字段匹配嵌套的 bool 中的 term 过滤器。

这只是一个简单的例子，但是它展示了该怎样用布尔过滤器来构造复杂的逻辑条件。