Elasticsearch (简称 ES) 作为一款强大的分布式搜索和分析引擎，其核心能力之一就是灵活且高效的查询功能。

在实际应用中，我们很少只根据单一条件进行搜索，往往需要组合多个查询条件，例如“查找品牌为 A、价格在 100 到 500 之间、并且包含关键词 B 或 C 的商品”。

这时，Elasticsearch 的 组合查询 (Composite Queries)，尤其是 布尔查询 (bool query) 就显得至关重要。

本文将深入探讨 Elasticsearch 组合查询的核心——bool 查询的用法、原理及最佳实践。

什么是组合查询？为什么需要它？

在 Elasticsearch 中，查询不仅仅是简单的匹配。单个查询子句（Query Clause），如 match、term、range 等，通常只关注一个字段或一个特定的条件。然而，现实世界的搜索需求往往是多维度的、复杂的。我们需要一种机制来将这些原子化的查询条件有机地结合起来，实现更精细化的数据检索。

组合查询允许我们：

1. 逻辑组合: 实现 AND（与）、OR（或）、NOT（非）等逻辑关系。
2. 控制相关性: 区分哪些条件必须满足，哪些条件可选但能提升相关性得分 (_score)。
3. 性能优化: 利用特定组合方式（如 filter 上下文）提高查询效率。

Elasticsearch 提供了多种组合查询的方式，其中最常用、最强大的就是 bool 查询。此外，还有 dis_max (Disjunction Max Query)、constant_score 等，但 bool 查询是构建复杂逻辑的基础。

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布尔查询 (bool Query) 详解

bool 查询是 Elasticsearch 中用于组合多个查询子句的主要方式。它将其他查询子句（可以是叶子查询如 match，也可以是其他的 bool 查询）包裹起来，并通过不同的逻辑“槽位”（Clauses）来定义它们之间的关系。

一个 bool 查询的基本结构如下：

GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [ ... ],
      "filter": [ ... ],
      "should": [ ... ],
      "must_not": [ ... ],
      "minimum_should_match": 1, // 可选
      "boost": 1.0 // 可选
    }
  }
}

bool 查询包含四个主要的子句类型：must、filter、should、must_not。下面我们逐一解析。

1. must 子句：必须匹配 (AND)

• 作用: 数组中的所有查询子句 都必须 匹配文档。
• 逻辑等价: AND / 与
• 评分影响: 会 影响文档的相关性得分 (_score)。匹配的 must 子句越多（或匹配得越好），得分通常越高。
• 适用场景: 需要严格满足的核心搜索条件，且这些条件本身的相关性很重要。

示例：查找 title 字段包含 "elasticsearch" 并且 status 字段为 "published" 的文档。