现实的查询需求从来都没有那么简单；他们需要在多个字段上查询多种多样的文本，并且根据一系列的标准来过滤。为了构建类似的高级查询，你需要一种能够将多查询组合成单一查询的查询方法。

你可以用bool 查询来实现你的需求。这种查询将多查询组合在一起，成为用户自己想要的布尔查询。他接收以下参数：

must

文档必须匹配这些条件才能被包含进来。

must_not

文档必须不匹配这些条件才能被包含进来

should

如果满足这些语句中的任意语句，将增加_source，否则，无任何影响。他们主要用于修正每个文档的相关性得分。

filter

必须匹配，但他以不评分、过滤模式来进行。这些语句对评分没有贡献，只是根据过滤标准来排除或包含文档。

由于这是我们看到的第一个包含多个查询的查询，所以有必要讨论一下相关性得分是如何组合的。每一个子查询都独自的计算文档的相关性得分。一旦他们的得分被计算出来，bool 查询就将这些得分进行合并并且返回一个代表整个布尔操作的得分。

下面的查询用于查找title 字段匹配 how ti make millions 并且不被标识为spam 的文档。那些被标识为starred 或在2014之后的文档，将比另外那些文档拥有更高的排名。如果两者 都满足，那么他排名将更高：

  1. {
  2.     "bool": {
  3.         "must":     { "match": { "title": "how to make millions" }},
  4.         "must_not": { "match": { "tag":   "spam" }},
  5.         "should": [
  6.             { "match": { "tag": "starred" }},
  7.             { "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}}
  8.         ]
  9.     }
  10. }

TIP

如果没有must 语句，那么至少需要能够匹配其中的一条 should语句。但，如果存在至少一条must 语句，则对 should 语句的匹配没有要求。

增加带过滤器（filtering）的查询

如果我们不想因为文档的时间而影响得分，可以用 filter 语句来重写前面的例子；

  1. {
  2.     "bool": {
  3.         "must":     { "match": { "title": "how to make millions" }},
  4.         "must_not": { "match": { "tag":   "spam" }},
  5.         "should": [
  6.             { "match": { "tag": "starred" }}
  7.         ],
  8.         "filter": {
  9.           "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}  1
  10.         }
  11.     }
  12. }
  1. range 查询已经从 should 语句中移到filter 语句

通过将range 查询移到 filter 语句中，我们将它转成不评分的查询，将不再影响文档的相关性排名。由于他现在是一个不评分的查询，可以使用各种对 filter 查询有效的优化手段来提升性能。

所有查询都可以借鉴这种方式。将查询移到bool 查询的filter 语句中，这样他就自动的转成一个不评分的filter 了。

如果你需要通过多个不同标准来过滤你的文档，bool 查询本身也可以被用做不评分的查询。简单的将它放置到filter 语句中并在内部构建布尔逻辑：

  1. {
  2.     "bool": {
  3.         "must":     { "match": { "title": "how to make millions" }},
  4.         "must_not": { "match": { "tag":   "spam" }},
  5.         "should": [
  6.             { "match": { "tag": "starred" }}
  7.         ],
  8.         "filter": {
  9.           "bool": { 1
  10.               "must": [
  11.                   { "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}},
  12.                   { "range": { "price": { "lte": 29.99 }}}
  13.               ],
  14.               "must_not": [
  15.                   { "term": { "category": "ebooks" }}
  16.               ]
  17.           }
  18.         }
  19.     }
  20. }
  1. 将bool 查询包裹在filter 语句中，我们可以在过滤标准中增加布尔逻辑。

通过混合布尔查询，我们可以在我们的查询请求中灵活的编写scoring 和filtering 查询逻辑。

constant_score查询

尽管没有bool 查询使用这么频繁，constant_score 查询也是你工具箱里有用的查询工具。他将一个不变的常量评分应用于所有匹配的文档。他被经常用于你只需要执行一个filter 而没有其他查询（例如，评分查询）的情况下。

可以使用他来取代只有filter 语句的bool查询。在性能上是完全相同的，但对于提高查询简洁性和清晰度有很大帮助。

  1. {
  2.     "constant_score":   {
  3.         "filter": {
  4.             "term": { "category": "ebooks" }  1
  5.         }
  6.     }
  7. }
  1. term 查询被放置在constant_score 中，转成不评分的filter。这种方式可以用来取代只有filter 语句的bool 查询。