簡介
Elasticsearch 使用的查詢語言（DSL）擁有一套查詢元件，這些元件可以以無限組合的方式進行搭配。這套元件可以在以下兩種情況下使用：過濾上下文（filtering context）和查詢上下文（query context）。
說明
當使用於過濾上下文時，查詢被設定成一個“不評分”或者“過濾”查詢。即這個查詢只是簡單的問一個問題：“這篇文件是否匹配？”。回答也是非常的簡單，yes 或者 no ，二者必居其一。
典型用法
created 時間是否在 2013 與 2014 這個區間？
status 欄位是否包含 published 這個單詞？
lat_lon 欄位表示的位置是否在指定點的 10km 範圍內？
當使用於查詢上下文時，查詢就變成了一個“評分”的查詢。和不評分的查詢類似，也要去判斷這個文件是否匹配，同時它還需要判斷這個文件匹配的有 多好（匹配程度如何）。
效能差異
過濾查詢（Filtering queries）只是簡單的檢查包含或者排除，這就使得計算起來非常快。考慮到至少有一個過濾查詢（filtering query）的結果是 “稀少的”（很少匹配的文件），並且經常使用不評分查詢（non-scoring queries），結果會被快取到記憶體中以便快速讀取，所以有各種各樣的手段來優化查詢結果。
相反，評分查詢（scoring queries）不僅僅要找出匹配的文件，還要計算每個匹配文件的相關性，計算相關性使得它們比不評分查詢費力的多。同時，查詢結果並不快取。
語法
query的基礎語法
GET movies/_search
{
"query": {
"match": {
"title": {
"query": "beautiful"
}
}
}
}
filter的語法，一般跟著constant_score、bool
GET movies/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"term": {
"title": "beautiful"
}
}
}
}
}
GET movies/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"term": {
"title": "beautiful"
}
},
{
"range": {
"movieId": {
"gte": 94,
"lte": 1000
}
}
}
]
}
}
}
如何選擇查詢與過濾
通常的規則是，使用查詢（query）語句來進行全文搜尋或者其它任何需要影響相關性得分的搜尋。除此以外的情況都使用過濾（filters)。