bool 查询是什么

bool 查询是 Elasticsearch 组合查询的骨架：用 must、filter、should、must_not 把多个子查询拼成一个布尔表达式。关键区别在评分——must 与 should 参与相关性打分，filter 与 must_not 只做判定不评分，结果还能被过滤器缓存。因此状态、时间范围、权限这类纯筛选条件一律放 filter，只有真正影响排序的全文条件才放 must。

基本信息

典型使用场景

• 电商搜索：标题全文匹配（must）加价格区间与上架状态（filter）
• 日志检索：关键字匹配 + 时间范围 + 排除健康检查噪音（must_not）
• 多租户过滤：按 tenant_id 做 filter，避免干扰相关性排序
• 聚合前置筛选：在 search 里用 bool 缩小聚合扫描范围
• 可选项提权：多个 should 提升置顶或活动类文档的排名
• 权限可见性：把可见范围条件放进 filter 并复用查询缓存

示例

GET /products/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [ { "match": { "title": "笔记本" } } ],            # 全文相关性，参与评分
      "filter": [                                                # 只筛不评分，可缓存
        { "term": { "status": "on_sale" } },
        { "range": { "price": { "gte": 3000, "lte": 8000 } } }
      ],
      "should": [ { "term": { "tag": "促销" } } ],               # 命中则加分
      "must_not": [ { "term": { "flag": "deleted" } } ],
      "minimum_should_match": 0                                  # 明确 should 不强制
    }
  }
}

四个子句对照

性能与调试要点

• 把不变条件放进 filter 而不是 must，可以省掉评分计算并复用过滤器缓存
• should 配合 boost 或字段权重做排序提权，比在应用层二次排序更省事
• 用 profile 或 _search 返回的 took 与总命中数观察代价，先看是否命中预期分片
• 条件较多时用 _validate/query 与 explain=true 观察查询被重写后的形态
• term 查 keyword 字段才是指精确匹配，text 字段会被拆词导致语义变化
• 嵌套 bool 时优先合并同层条件，层数越多查询解析开销越大

提权与嵌套示例

GET /products/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [ { "match": { "title": { "query": "笔记本", "boost": 2 } } } ],
      "filter": [ { "term": { "status": "on_sale" } } ],
      "should": [
        { "match": { "tag": { "query": "促销", "boost": 3 } } },
        { "term": { "brand": "某品牌" } }
      ]
    }
  }
}

常见组合范式

• 全文加过滤：match 放 must，状态与范围放 filter
• 排除型条件：用 must_not 排除已删除、测试账号与内部流量
• 可选项提权：should 配 boost 实现置顶与活动加权
• 多租户隔离：tenant_id 等值条件放 filter 以便复用缓存
• 精确与模糊分工：keyword 字段用 term，text 字段用 match，不要混用
• 先缩小集合再算分，比先算分再过滤更省资源