写在前面

在实际的业务场景中，不可能只是简单的单值查询 ，更多的是n个条件的综合查询，就像下面的搜索：

针对这种场景我们就需要依赖于bool查询了，本文就一起来看下这部分的内容。

1：bool查询介绍

bool查询用于进行多条件的组合查询，如果是需要计算得分的，则取各个查询的得分之和作为最终得分。bool查询包含四种子查询，must，must_not,should，filter,如下：

实例：

不影响算分的filter和must_not：

影响算分的should和must：

bool的多层嵌套：

相同等级，算分权重相同：

通过boost影响字段的算分权重：

2：实例

2.1：shoud+boost

boost是一个影响的分权中的参数，会被应用在计算得分的公式中影响最终的得分。

看下should用法，以及如何通过boost影响should的得分，准备数据：

DELETE blogs
POST blogs/_bulk
{"index": {"_id": 1}}
{"title":"Apple iPad","content":"Apple iPad,Apple iPad"}
{"index": {"_id": 2}}
{"title":"Apple iPad,Apple iPad","content":"Apple iPad"}

我们把相反的内容放到了两个文档里，接下来通过调整title和content查询的boost来影响这两个文档的最终得分，即影响其返回的的顺序。

POST blogs/_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "should": [
                {
                    "match": {
                        "title": {
                            "query": "apple,ipad",
                            "boost": 1.1
                        }
                    }
                },
                {
                    "match": {
                        "content": {
                            "query": "apple,ipad",
                            "boost": 1
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

上述查询给了title更高的权重，并且title针对查询的TF（term frequency）更高，所以"_id" : "2"有更高的总得分，被放在结果集的前面，类似的我们也可以调高content的boost，则"_id" : "1"有更高的总得分，被放在结果集的前面:

2.2：boosting+negative+positive

是should查询。

通过boosting+negative+positive来影响得分，其中negative用来给匹配的结果给负分，即减分，positive给匹配的结果正分，即加分,数据:

delete news
POST news/_bulk
{"index": {"_id": 1}}
{"content":"Apple Mac"}
{"index": {"_id": 2}}
{"content":"Apple iPad"}
{"index": {"_id": 3}}
{"content":"Apple employee like Apple and Apple Juice"}

假定我们想让苹果公司产品相关的文档有更高的优先级，即放在结果集的更靠前位置，而非苹果产品的文档放在靠后位置，其中文档1，2是评估产品，而3不是苹果产品，如下方式查询满足需求：

POST news/_search
{
    "query": {
        "boosting": {
            "positive": {
                "match": {
                    "content": "apple"
                }
            },
            "negative": {
                "match": {
                    "content": "Juice"
                }
            },
            "negative_boost": 0.5
        }
    }
}

写在后面

参考文章列表

ElasticSearch之search API 。