过滤和聚合

聚合范围限定还有一个自然的扩展就是过滤。因为聚合是在查询结果范围内操作的，任何可以适用于查询的过滤器也可以应用在聚合上。

过滤

如果我们想找到售价在 $10,000 美元之上的所有汽车同时也为这些车计算平均售价， 可以简单地使用一个 constant_score 查询和 filter 约束：

GET /cars/transactions/_search

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{
    "size" : 0,
    "query" : {
        "constant_score": {
            "filter": {
                "range": {
                    "price": {
                        "gte": 10000
                    }
                }
            }
        }
    },
    "aggs" : {
        "single_avg_price": {
            "avg" : { "field" : "price" }
        }
    }
}

从根本上讲，使用 non-scoring 查询和使用 match 查询没有任何区别。查询（包括了一个过滤器）返回一组文档的子集，聚合正是操作这些文档。使用 filtering query 会忽略评分，并有可能会缓存结果数据等等。

过滤桶

但是如果我们只想对聚合结果过滤怎么办？ 假设我们正在为汽车经销商创建一个搜索页面， 我们希望显示用户搜索的结果，但是我们同时也想在页面上提供更丰富的信息，包括（与搜索匹配的）上个月度汽车的平均售价。

这里我们无法简单的做范围限定，因为有两个不同的条件。搜索结果必须是 ford ，但是聚合结果必须满足 ford AND sold > now - 1M 。

为了解决这个问题，我们可以用一种特殊的桶，叫做 filter （注：过滤桶） 。 我们可以指定一个过滤桶，当文档满足过滤桶的条件时，我们将其加入到桶内。

查询结果如下：
GET /cars/transactions/_search

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{
   "size" : 0,
   "query":{
      "match": {
         "make": "ford"
      }
   },
   "aggs":{
      "recent_sales": {
         "filter": { 
            "range": {
               "sold": {
                  "from": "now-1M"
               }
            }
         },
         "aggs": {
            "average_price":{
               "avg": {
                  "field": "price" 
               }
            }
         }
      }
   }
}

• 使用 过滤 桶在 查询 范围基础上应用过滤器。

• avg 度量只会对 ford 和上个月售出的文档计算平均售价。

因为 filter 桶和其他桶的操作方式一样，所以可以随意将其他桶和度量嵌入其中。所有嵌套的组件都会 “继承” 这个过滤，这使我们可以按需针对聚合过滤出选择部分。

后过滤器

目前为止，我们可以同时对搜索结果和聚合结果进行过滤（不计算得分的 filter 查询），以及针对聚合结果的一部分进行过滤（ filter 桶）。

我们可能会想，”只过滤搜索结果，不过滤聚合结果呢？” 答案是使用 post_filter 。

它是接收一个过滤器的顶层搜索请求元素。这个过滤器在查询 之后 执行（这正是该过滤器的名字的由来：它在查询之后 post 执行）。正因为它在查询之后执行，它对查询范围没有任何影响，所以对聚合也不会有任何影响。

我们可以利用这个行为对查询条件应用更多的过滤器，而不会影响其他的操作，就如 UI 上的各个分类面。让我们为汽车经销商设计另外一个搜索页面，这个页面允许用户搜索汽车同时可以根据颜色来过滤。颜色的选项是通过聚合获得的：

GET /cars/transactions/_search

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{
    "size" : 0,
    "query": {
        "match": {
            "make": "ford"
        }
    },
    "post_filter": {    
        "term" : {
            "color" : "green"
        }
    },
    "aggs" : {
        "all_colors": {
            "terms" : { "field" : "color" }
        }
    }
}

post_filter 元素是 top-level 而且仅对命中结果进行过滤。

查询 部分找到所有的 ford 汽车，然后用 terms 聚合创建一个颜色列表。因为聚合对查询范围进行操作，颜色列表与福特汽车有的颜色相对应。

最后， post_filter 会过滤搜索结果，只展示绿色 ford 汽车。这在查询执行过 后 发生，所以聚合不受影响。

这通常对 UI 的连贯一致性很重要，可以想象用户在界面商选择了一类颜色（比如：绿色），期望的是搜索结果已经被过滤了，而 不是 过滤界面上的选项。如果我们应用 filter 查询，界面会马上变成 只 显示 绿色 作为选项，这不是用户想要的！

⚠️ ⚠️ ⚠️

性能考虑（Performance consideration）

当你需要对搜索结果和聚合结果做不同的过滤时，你才应该使用 post_filter ， 有时用户会在普通搜索使用 post_filter 。

不要这么做！ post_filter 的特性是在查询 之后 执行，任何过滤对性能带来的好处（比如缓存）都会完全失去。

在我们需要不同过滤时， post_filter 只与聚合一起使用。

总结

选择合适类型的过滤（如：搜索命中、聚合或两者兼有）通常和我们期望如何表现用户交互有关。选择合适的过滤器（或组合）取决于我们期望如何将结果呈现给用户。

• 在 filter 过滤中的 non-scoring 查询，同时影响搜索结果和聚合结果。
• filter 桶影响聚合。
• post_filter 只影响搜索结果。