14、match all 等查询类型，多条件组合查询和利用filter进行查询的优化
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发布时间：2023-01-02 20:45
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时间：2023-10-09 23:11
查询所有：
匹配相关field的文本：
将一段搜索的文本使用到多个field上，例如 搜索test_field和test_field1上的匹配test的document
可以放在query和filter里面，例子：查询年龄大于35岁的员工
会将搜索词作为整个词到倒排索引中查询
指定多个term的搜索词：
title匹配xiaomi或者huawei的document
多条件的话，在query下加bool，然后在bool下可以加以下四种条件：
must，must_not，should，filter
每个子查询都会计算一个document针对它的相关度分数，然后bool综合所有分数，合并为一个分数，当然filter是不会计算分数的
当我们不关心检索词频率TF（Term Frequency）对搜索结果排序的影响时，可以使用constant_score将查询语句query或者过滤语句filter包装起来。
如果用上面命令的格式构建查询，查询对象会将所有的条件绑定到一起存储到缓存中；因此如果我们查询人名相同但是出生年份不同的运动员，ElasticSearch无法重用上面查询命令中的任何信息。因此，我们来试着优化一下查询。由于一千个人可能会有一千个人名，所以人名不太适合缓存起来；但是年份比较适合：
我们使用了一个filtered类型的查询对象，查询对象将query元素和filter元素都包含进去了。第一次运行该查询命令后，ElasticSearch就会把filter缓存起来，如果再有查询用到了一样的filter，就会直接用到缓存。就这样，ElasticSearch不必多次加载同样的信息。
一般用在那种特别复杂庞大的搜索下，比如你一下子写了上百行的搜索，这个时候可以先用validate api去验证一下，搜索是否合法
如果对一个string field进行排序，结果往往不准确，因为分词后是多个单词，再排序就不是我们想要的结果了
通常解决方案是，将一个string field建立两次索引，一个分词，用来进行搜索；一个不分词，用来进行排序
创建示例索引
插入数据
开始查询，使用title.raw进行分词，title进行查询
参考的文章：
Elasticsearch查询性能优化 - https://www.jianshu.com/p/6b5ddb594b1b
相关拓展：
为什么Elasticsearch查询变得这么慢了？ 大数据 铭毅天下（公众号同名）-CSDN博客 https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/83048087
