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在 Elasticsearch（ES） 中，Filter 和 Query 是两种常用的数据检索方式，它们的主要区别在于 是否计算相关性分数（Score） 以及 是否使用缓存。以下是它们的详细区别和应用场景：
1. 核心区别
| 特性 | Filter（过滤器） | Query（查询） |
|---|---|---|
| 相关性分数 | 不计算分数，只判断文档是否匹配。 | 计算分数，用于衡量文档与查询的相关性。 |
| 性能 | 性能更高，适合精确匹配。 | 性能较低，适合全文检索。 |
| 缓存 | 结果会被缓存，重复查询时更快。 | 结果不会被缓存。 |
| 使用场景 | 精确匹配（如范围查询、Term 查询）。 | 全文检索（如 Match 查询）。 |
| 排序 | 不参与排序。 | 参与排序（基于分数）。 |
2. 详细说明
（1）Filter（过滤器）
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特点：
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只判断文档是否匹配，不计算相关性分数。
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结果会被缓存，适合重复查询的场景。
-
性能更高，因为不需要计算分数。
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使用场景：
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精确匹配（如 Term 查询、Range 查询）。
-
布尔条件判断（如
must、should、must_not）。 -
过滤不需要排序的数据。
-
-
示例：
json
复制
{"query": {"bool": {"filter": [{ "term": { "status": "active" } },{ "range": { "age": { "gte": 18, "lte": 30 } } }]}} }
（2）Query（查询）
-
特点：
-
计算文档与查询的相关性分数（Score）。
-
结果不会被缓存。
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适合全文检索和模糊匹配。
-
-
使用场景：
-
全文检索（如 Match 查询）。
-
需要排序的场景（基于分数）。
-
模糊匹配（如 Fuzzy 查询）。
-
-
示例：
json
复制
{"query": {"match": {"title": "elasticsearch"}} }
3. Filter 和 Query 的结合使用
在实际应用中，Filter 和 Query 通常会结合使用，以兼顾性能和相关性。例如：
-
使用 Filter 过滤掉不符合条件的文档。
-
使用 Query 对剩余文档计算相关性分数。
示例：
json
复制
{"query": {"bool": {"must": [{ "match": { "title": "elasticsearch" } } // Query],"filter": [{ "term": { "status": "active" } }, // Filter{ "range": { "age": { "gte": 18 } } } // Filter]}}
}
-
must：用于 Query，计算相关性分数。 -
filter：用于 Filter，不计算分数，但会缓存结果。
4. 性能对比
-
Filter：
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性能更高，适合精确匹配。
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结果缓存可以显著提升重复查询的性能。
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Query：
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性能较低，因为需要计算相关性分数。
-
适合全文检索和排序场景。
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5. 总结
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Filter：
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适合精确匹配和过滤场景。
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不计算分数，性能更高，结果会被缓存。
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Query：
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适合全文检索和排序场景。
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计算分数，性能较低，结果不会被缓存。
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结合使用：
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在实际应用中，通常将 Filter 和 Query 结合使用，以兼顾性能和相关性。
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通过合理使用 Filter 和 Query，可以显著提升 Elasticsearch 的查询性能和准确性。