# filter 与 query 深入对比解密：相关度、性能
# filter 与 query 示例
先来插入几条数据
PUT /company/employee/2
{
"address": {
"country": "china",
"province": "jiangsu",
"city": "nanjing"
},
"name": "tom",
"age": 30,
"join_date": "2016-01-01"
}
PUT /company/employee/3
{
"address": {
"country": "china",
"province": "shanxi",
"city": "xian"
},
"name": "marry",
"age": 35,
"join_date": "2015-01-01"
}
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搜索请求：年龄必须大于等于 30，同时 join_date 必须是 2016-01-01
GET /company/employee/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"join_date": "2016-01-01"
}
}
],
"filter": {
"range": {
"age": {
"gte": 30
}
}
}
}
}
}
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上面这一个查询中 ，query 中有 filter，那么他们有什么不一样的呢？
# filter 与 query 对比大解密
- filter：仅仅只是按照搜索条件过滤出需要的数据而已，不计算任何相关度分数，对相关度没有任何影响
- query： 会去计算每个 document 相对于搜索条件的相关度，并按照相关度进行排序
TIP
query 中除了 filter 的条件应该都会进行分数计算，而 filter 只是把数据过滤
一般来说，如果你是在进行搜索，需要将最匹配搜索条件的数据先返回，那么用 query；
如果你只是要根据一些条件筛选出一部分数据，不关注其排序，那么用 filter；
除非是你的这些搜索条件，你希望越符合这些搜索条件的 document 越排在前面返回，那么这些搜索条件要放在 query 中；
如果你不希望一些搜索条件来影响你的 document 排序，那么就放在 filter 中即可
# filter 与 query 性能
- filter：不需要计算相关度分数，不需要按照相关度分数进行排序，同时还有内置的自动 cache 最常使用 filter 的数据
- query：相反，要计算相关度分数，按照分数进行排序，而且无法 cache 结果