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ES面试高频题：filter与query的区别图解说明

在 Elastic Stack 的实际应用中，Elasticsearch（ES）作为核心的分布式搜索与分析引擎，承担着日志检索、实时监控、商品搜索等关键任务。面对海量数据和高并发查询需求，如何写出高效、低延迟的 DSL 查询语句，成为开发者必须掌握的核心技能。

而在技术面试中，“filter 和 query 有什么区别？”这个问题几乎成了每一场涉及 ES 的岗位必考题。它看似简单，实则层层深入——不仅能看出你是否“背过文档”，更能检验你对 Lucene 底层机制、性能优化策略以及缓存原理的真实理解。

今天我们就从一个工程师的视角出发，彻底讲清楚这个问题：不只是告诉你“是什么”，更要让你明白“为什么这么设计”、“怎么用才最有效”。

一、一句话说清本质区别

Query 计算相关性得分_score，Filter 只判断“是或否”，不打分、可缓存。

这是所有讨论的起点。但如果你只记住这一句，在面试里可能还是会被追问到哑口无言。我们得一层层拆开来看。

二、两种上下文：query context vs filter context

Elasticsearch 并不是简单地把query和filter当作两个并列字段来处理，而是通过上下文（context）来决定它们的行为方式。

1. Query Context：我在找“最相关的”

当你使用match、multi_match、wildcard等查询时，你就处于query context下。

此时 ES 关心的是：

• 这个文档有多匹配我的关键词？
• 它应该排第几位？

为了回答这些问题，ES 会调用底层 Lucene 的评分模型（默认是 BM25），综合考虑词频（TF）、逆文档频率（IDF）、字段长度归一化等因素，最终为每个命中文档计算出一个_score。

举个例子：

"query": { "match": { "title": "无线降噪耳机" } }

这段代码意味着：
- 对title字段做分词；
- 找出包含 “无线”、“降噪”、“耳机” 的文档；
- 给每个文档打分，比如完全匹配的得 8.2 分，部分匹配的得 4.5 分；
- 最后按_score倒序返回结果。

这个过程需要大量计算，而且每次请求都可能因用户输入不同而无法复用结果 —— 所以，默认情况下，query 不会被缓存。

2. Filter Context：我只关心“符不符合条件”

当你把查询放进bool.filter或者constant_score.filter中时，你就进入了filter context。

这时候 ES 完全不关心“有多像”，只问一个问题：“这个文档满不满足条件？” 回答只有两个：是 or 否。

例如：

"filter": [ { "term": { "brand.keyword": "Sony" } }, { "range": { "price": { "gte": 500 } } } ]

它的逻辑是：
- 找出品牌等于 Sony 的文档；
- 再从中筛选价格 ≥500 的；
- 不打分，只保留符合条件的文档 ID。

更重要的是：这种布尔判断的结果可以被缓存！

三、底层机制揭秘：为什么 filter 更快？

要真正理解性能差异，就得看到 Lucene 层面发生了什么。

Query：逐文档打分 → 耗 CPU

在 query 模式下，Lucene 需要遍历倒排索引找到候选文档，然后对每一个文档执行复杂的数学公式（BM25）来计算_score。

这就像考试阅卷：不仅要看答案对不对，还要根据步骤给分。工作量大，还不能偷懒。

Filter：构建 BitSet → 可缓存 + 快速交集运算

而在 filter 模式下，Lucene 使用一种叫BitSet（位集）的数据结构。

假设你的索引有 100 万篇文档，Lucene 就创建一个长度为 100 万的二进制数组：

[1, 0, 1, 1, 0, 0, ..., 1] ↑ ↑ ↑ ↑ doc0 doc2 doc3 doc999999

每一位代表对应文档是否满足当前 filter 条件。比如"brand=Sony"匹配了第 0、2、3、… 篇文档，那就把这些位置设为 1。

这个 BitSet 一旦生成，就可以存入Query Cache。下次再有人查"brand=Sony"，直接从内存读取这个数组，跳过整个索引扫描过程。

更妙的是，多个 filter 条件之间可以通过位运算（AND / OR）快速求交集或并集。比如：

• A:brand=Sony→ BitSet_A
• B:price >= 500→ BitSet_B
• 结果 = BitSet_A & BitSet_B （按位与）

这种操作极快，几乎是常数时间完成。

✅ 实测数据显示：重复使用的 filter 查询，响应时间可从 60ms 降至 <10ms。

四、什么时候该用 query？什么时候用 filter？

记住一条黄金法则：

🔑文本相关性 → query；结构化条件筛选 → filter

五、实战 DSL 设计：如何组合使用？

示例 1：电商商品搜索（典型场景）

GET /products/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "title": "蓝牙耳机" } } ], "filter": [ { "term": { "brand.keyword": "Apple" } }, { "range": { "price": { "gte": 800, "lte": 2000 } } }, { "term": { "in_stock": true } } ] } }, "sort": [ { "_score": "desc" }, { "sales_count": "desc" } ] }

解析一下执行流程：

1. 先跑 filter 阶段：
   - 加载或生成brand=Apple的 BitSet；
   - 加载或生成price ∈ [800,2000]的 BitSet；
   - 求交集，得到初步候选集；
2. 再跑 query 阶段：
   - 在 filter 缩小后的范围内，对title字段做全文匹配；
   - 计算_score；
3. 最终排序：先看相关性，再看销量。

这样做的好处是：
- 减少了参与打分的文档数量，节省 CPU；
- 多数用户的筛选条件相同，filter 缓存命中率高；
- 整体 QPS 提升明显。

示例 2：日志告警查询（只关心“有没有”）

有时候我们根本不在乎哪个日志“更相关”，只想知道：“过去一小时有没有 ERROR 日志？”

这时可以用constant_score强制进入 filter context：

GET /logs/_search { "query": { "constant_score": { "filter": { "bool": { "must": [ { "term": { "level": "ERROR" } }, { "range": { "@timestamp": { "gte": "now-1h/h" } } } ] } }, "boost": 1.0 } } }

效果是：
- 所有匹配的日志统一返回_score=1.0；
- 查询完全走 filter 流程，极致高效；
- 支持缓存，非常适合定时轮询任务。

六、缓存机制详解：哪些 filter 会被缓存？

别以为所有 filter 都能自动进缓存！Elasticsearch 很聪明，但也有限制。

✅ 默认会被缓存的 filter 类型：

❌ 不会被缓存的情况：

• 查询中包含脚本（script）；
• 使用了wildcard、regexp等高成本查询（即使放在 filter 中）；
• 单次请求中动态生成的条件（如带时间戳的 range）；
• 高基数字段（如 uid、session_id），容易导致 BitSet 过大，系统主动禁用缓存。

⚙️ 缓存配置项

# elasticsearch.yml indices.queries.cache.size: 10% # 默认占 JVM heap 的 10% indices.queries.cache.expire: # 已废弃，现在基于 LRU 自动淘汰

你可以通过以下 API 查看缓存状态：

GET /_nodes/stats/indices/query_cache?pretty

关键指标包括：
-hit_count：缓存命中次数；
-miss_count：未命中次数；
-evictions：被淘汰的条目数；
-memory_size_in_bytes：当前占用内存。

💡 如果发现evictions频繁，说明缓存太小或查询太分散，建议调整大小或优化 filter 设计。

七、常见误区与避坑指南

❌ 错误做法 1：把 term 放进 query

"query": { "term": { "status": "active" } }

虽然语法没错，但这是浪费！
term查询本身不需要评分，放query里会导致：
- 多余的_score计算；
- 无法利用缓存；
- 性能下降。

✅ 正确做法：

"filter": [ { "term": { "status": "active" } } ]

❌ 错误做法 2：在 filter 中使用 match

"filter": [ { "match": { "title": "error occurred" } } ]

match是文本分析型查询，必然涉及分词和评分逻辑，即便放在filter中也无法缓存！

✅ 应改为：

"query": { "match": { "title": "error occurred" } }

或者如果你真的只需要“包含关键词”的布尔判断，可以用query_string+constant_score包裹：

"constant_score": { "filter": { "query_string": { "query": "title:error AND title:occurred" } } }

但注意：query_string一般也不会被缓存。

八、架构设计启示：搜索系统的分层思维

成熟的搜索服务通常采用如下分层结构：

用户输入 ↓ ┌──────────────────────┐ │ Query Layer │ ← 文本相关性匹配（match） │ - 关键词分词 │ │ - 相关性打分 │ └──────────┬───────────┘ ↓ ┌──────────────────────┐ │ Filter Layer │ ← 结构化条件过滤 │ - brand, price_range │ │ - in_stock, category │ │ - BitSet 缓存复用 │ └──────────┬───────────┘ ↓ 最终文档集合（取交集） ↓ ┌──────────────────────┐ │ Sort & Highlight │ │ - 按 _score 排序 │ │ - 高亮关键词 │ └──────────────────────┘

这就是所谓的“主搜靠 query，过滤靠 filter”原则。

将高频、稳定的筛选条件下沉到 filter 层，既能提升性能，又能增强系统可扩展性。

九、面试加分回答：如何证明你真懂？

当面试官问完“区别是什么”之后，往往会追加一句：“那你在项目里是怎么用的？”

这时候不要只说概念，展示一点工程思维：

“我们在做一个电商平台的商品搜索功能时，最初把品牌、价格区间都放在must里做match查询，结果大促期间集群负载飙升。后来我们重构了 DSL，把这些结构化字段全部移到bool.filter中，并启用了 Query Cache。监控显示缓存命中率达到 75% 以上，平均响应时间从 90ms 降到 22ms，QPS 提升了近 3 倍。”

这样的回答，既有理论深度，又有实战价值，远超单纯背诵定义的人。

写在最后

“filter 和 query 的区别”这个问题，表面上是个语法题，实际上是一道关于性能优化、缓存机制、系统设计的综合性考察。

掌握它的关键，不在于死记硬背表格对比，而在于理解背后的哲学：

Elasticsearch 是一个“相关性引擎”，但它也必须是一个“高性能数据库”。
query解决“多相关”，filter解决“快筛选”。
把两者合理分工，才能让搜索既准又快。

下次遇到这个面试题，不妨笑着回答：

“它们的区别，就像一个是阅卷老师，一个是安检门——一个打分，一个过筛。”

相信我，面试官一定会眼前一亮。

如果你正在准备 ES 相关的技术面试，欢迎收藏本文，反复阅读，真正做到“知其然，更知其所以然”。