一、实战演示

1、创建索引

PUT my-index-000001
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "city": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

2、添加测试数据

PUT my-index-000001/_doc/1
{
  "city": "北京"
}

PUT my-index-000001/_doc/2
{
  "city": "天津"
}

PUT my-index-000001/_doc/3
{
  "city": "武汉"
}

3、通过query查询

GET my-index-000001/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {
          "city": "北京"
        }}
      ]
    }
  }
}

执行结果：

4、通过filter过滤器查询

GET my-index-000001/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {"term": {
           "city": "北京" 
        }}
      ]
    }
  }
}

执行结果：

结论：
由于数据量有限，查询性能方面看不出区别，只能得到以下结论：
1、filter和query查询都能正确获得预期的结果记录。
2、query查询会对匹配结果进行相关性打分，filter查询不会对结果记录进行打分。

二、filter和query的差别

官网中对query context和filter context的说明：
官网链接

filter和query的差别：
1、filter查询会缓存结果，不计算相关度分数，查询效率更高
2、query查询不缓存结果，且会计算相关度分数，查询效率会比filter查询低。

三、filter查询详解

1. filter并不是每次执行都会进行cache，而是当执行一定次数的时候才会进行cache一个二进制数组，1表示匹配，2表示不匹配。这个次数是不固定的。
2. filter会从优先过滤掉稀疏的数据中，保留匹配的cache数组。
3. filter cache保存的是匹配的结果，不需要再从倒排索引中去查找比对，大大提高查询效率。
4. filter一般会在query之前执行，过滤掉一部分数据，从而提高query速度。
5. filter不计算相关度分数，在执行效率上较query更高。
6. 当元数据发生改变时，cache也会更新。
7. filter中不能使用match全文检索查询。

四、fitler和query的组合使用

在实际查询中，我们可以灵活选用fitler和query查询，并且二者还能组合在一起使用。

GET /_search
{
  "query": { 
    "bool": { 
      "must": [
        { "match": { "title":   "Search"        }},
        { "match": { "content": "Elasticsearch" }}
      ],
      "filter": [ 
        { "term":  { "status": "published" }},
        { "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}}
      ]
    }
  }
}

说明：
过滤器filter查询目前也被放在了bool查询的条件中，ES权威指南中提到的filtered关键字已经作废了。

filtered过期写法：

## INCORRECT - DEPRECATED SYNTAX, DO NOT USE
GET _search
{
  "query": {
    "filtered": {
      "query": {
        "match": {
          "text": "quick brown fox"
        }
      },
      "filter": {
        "term": {
          "status": "published"
        }
      }
    }
  }
}

正确写法：
move the query and filter to the must and filter parameters in the bool query:

GET _search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match": {
          "text": "quick brown fox"
        }
      },
      "filter": {
        "term": {
          "status": "published"
        }
      }
    }
  }
}

五、最佳实践

除了需要计算相关性打分的检索条件，其他的检索条件尽量采用filter过滤器查询，以提升查询性能。