1、term filters搜索
（1）插入一些测试帖子数据
POST /forum/article/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "articleID" : "XHDK-A-1293-#fJ3", "userID" : 1, "hidden": false, "postDate": "2017-01-01" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "articleID" : "KDKE-B-9947-#kL5", "userID" : 1, "hidden": false, "postDate": "2017-01-02" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "articleID" : "JODL-X-1937-#pV7", "userID" : 2, "hidden": false, "postDate": "2017-01-01" }
{ "index": { "_id": 4 }}
{ "articleID" : "QQPX-R-3956-#aD8", "userID" : 2, "hidden": true, "postDate": "2017-01-02" }
查看Mapping
GET /forum/_mapping/article
{
"forum": {
"mappings": {
"article": {
"properties": {
"articleID": {
"type": "keyword"
},
"hidden": {
"type": "boolean"
},
"postDate": {
"type": "date"
},
"userID": {
"type": "long"
}
}
}
}
}
}
现在es 5.2版本，type=text，默认会设置两个field，一个是field本身，比如articleID，就是分词的；还有一个的话，就是field.keyword，articleID.keyword，默认不分词，会最多保留256个字符
（2）根据用户ID搜索帖子
GET /forum/article/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"term" : {
"userID" : 1
}
}
}
}
}
term filter/query：对搜索文本不分词，直接拿去倒排索引中匹配，你输入的是什么，就去匹配什么
（3）根据帖子ID搜索帖子
GET /forum/article/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"term" : {
"articleID" : "XHDK-A-1293-#fJ3"
}
}
}
}
}
查不到数据，因为默认是analyzed的text类型的field，建立倒排索引的时候，就会对所有的articleID分词，分词以后，原本的articleID就没有了，只有分词后的各个word存在于倒排索引中。
（4）重建索引或者使用内至的keyword
DELETE /forum
PUT /forum
{
"mappings": {
"article": {
"properties": {
"articleID": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
GET /forum/article/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"term" : {
"articleID.keyword" : "XHDK-A-1293-#fJ3"
}
}
}
}
}
(5)梳理学到的知识点
（1）term filter：根据exact value进行搜索，数字、boolean、date天然支持
（2）text需要建索引时指定为not_analyzed，才能用term query
2、filter执行原理深度剖析（bitset机制与caching机制）
（1）在倒排索引中查找搜索串，获取document list
date来举例
word doc1 doc2 doc3
2017-01-01 * *
2017-02-02 * *
2017-03-03 * * *
filter：2017-02-02
到倒排索引中一找，发现2017-02-02对应的document list是doc2,doc3
（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]
非常重要
使用找到的doc list，构建一个bitset，就是一个二进制的数组，数组每个元素都是0或1，用来标识一个doc对一个filter条件是否匹配，如果匹配就是1，不匹配就是0
[0, 1, 1]
doc1：不匹配这个filter的
doc2和do3：是匹配这个filter的
（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
后面会讲解，一次性其实可以在一个search请求中，发出多个filter条件，每个filter条件都会对应一个bitset，遍历每个filter条件对应的bitset，先从最稀疏的开始遍历，就可以先过滤掉尽可能多的数据
[0, 0, 0, 1, 0, 0]：比较稀疏
[0, 1, 0, 1, 0, 1]
请求：filter，postDate=2017-01-01，userID=1
postDate: [0, 0, 1, 1, 0, 0]
userID: [0, 1, 0, 1, 0, 1]
遍历完两个bitset之后，找到的匹配所有条件的doc，比如就是doc4
就可以将document作为结果返回给client了
（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。
segment数据量很小，此时哪怕是扫描也很快；segment会在后台自动合并，小segment很快就会跟其他小segment合并成大segment，此时就缓存也没有什么意义，segment很快就消失了
比如postDate=2017-01-01，[0, 0, 1, 1, 0, 0]，可以缓存在内存中，这样下次如果再有这个条件过来的时候，就不用重新扫描倒排索引，反复生成bitset，可以大幅度提升性能。
在最近的256个filter中，有某个filter超过了一定的次数，次数不固定，就会自动缓存这个filter对应的bitset
filter比query的好处就在于会caching，但是之前不知道caching的是什么东西，实际上并不是一个filter返回的完整的doc list数据结果。而是filter bitset缓存起来。下次不用扫描倒排索引了。
（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
query：是会计算doc对搜索条件的relevance score，还会根据这个score去排序
filter：只是简单过滤出想要的数据，不计算relevance score，也不排序
（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
3、基于bool组合多个filter条件来搜索数据
（1）搜索发帖日期为2017-01-01，或者帖子ID为XHDK-A-1293-#fJ3的帖子，同时要求帖子的发帖日期绝对不为2017-01-02
GET /forum/article/_search
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"bool": {
"should":[
{"term":{"postDate":"2017-01-01"}},
{"term":{"articleID":"XHDK-A-1293-#fJ3"}}
],
"must_not":{
"term":{
"postDate":"2017-01-02"
}
}
}
}
}
}
}
must，should，must_not，必须匹配，可以匹配其中任意一个即可，必须不匹配
（2）搜索帖子ID为XHDK-A-1293-#fJ3，或者是帖子ID为JODL-X-1937-#pV7而且发帖日期为2017-01-01的帖子
GET /forum/article/_search
GET /forum/article/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"bool": {
"should":[
{"term":{
"articleID":"XHDK-A-1293-#fJ3"
}},
{
"bool":{
"must":[
{"term":{
"articleID":"JODL-X-1937-#pV7"
}},{
"term":{
"postDate":"2017-01-01"
}
}
]
}
}
]
}
}
}
}
}
