Elasticsearch Query Deep Dive (Match/Term, Function Score, Nested)

0. Bool + must/filter/should/must_not

Giải thích / Explanation

• Tiếng Việt: bool là khung kết hợp nhiều điều kiện. must bắt buộc và ảnh hưởng điểm; filter lọc nhưng không ảnh hưởng score; should là điều kiện phụ trợ để tăng score; must_not loại trừ tài liệu không mong muốn.
• English: bool combines multiple clauses. must is required and influences scoring, filter restricts without scoring, should boosts relevance when matched, and must_not excludes documents.

JSON structure / Example

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "description": "monitoring"
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "term": {
            "status.keyword": "active"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "match": {
            "tags": "performance"
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "term": {
            "category.keyword": "deprecated"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Khi nào dùng / When to use

• Dùng bool để mô tả nhiều điều kiện với vai trò khác nhau (lọc, boost, exclude).
• filter phù hợp cho range/term vì có thể cache tốt hơn.
• should có thể yêu cầu minimum_should_match nếu bạn cần ít nhất một clause phụ trợ.

1. Match vs Term / match vs term

Giải thích / Explanation

• Tiếng Việt: match là full-text (phân tích từ), term là so khớp chính xác (không phân tích).
• English: match performs analyzed searches, while term expects exact values.

JSON

{
  "query": {
    "match": {
      "description": "elastic search"
    }
  }
}

{
  "query": {
    "term": {
      "status.keyword": {
        "value": "active"
      }
    }
  }
}

Kết luận / When to use

• match cho text, term cho keyword/ID/enum hoặc số.
• term hữu dụng khi bạn cần đảm bảo không bị ảnh hưởng bởi case/tokenization.

2. Function Score

Giải thích / Explanation

• Tiếng Việt: function_score kết hợp query với các hàm để boost score theo field, khoảng cách thời gian, hoặc random.
• English: function_score wraps a base query and applies functions (field_value_factor, decay).

JSON ví dụ

{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "title": "monitoring"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "field_value_factor": {
            "field": "popularity",
            "factor": 1.2,
            "modifier": "sqrt"
          }
        },
        {
          "exp": {
            "published_date": {
              "origin": "now",
              "scale": "10d",
              "decay": 0.5
            }
          }
        }
      ],
      "boost_mode": "multiply",
      "score_mode": "sum"
    }
  }
}

Khi nào dùng / When to use

• Ưu tiên tài liệu mới hơn, có độ phổ biến cao, hoặc cần xếp hạng đặc biệt.
• Dễ kết hợp nhiều hàm mà không phải thay đổi phần query.

3. Nested Query

Giải thích / Explanation

• Tiếng Việt: Dùng nested khi field là array of objects; các điều kiện phải nằm trong cùng một object.
• English: Ensures conditions stay within the same nested object entry.

Sample mapping

"comments": {
  "type": "nested",
  "properties": {
    "author": { "type": "keyword" },
    "score": { "type": "integer" }
  }
}

JSON example

{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "comments",
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            { "term": { "comments.author": "alice" } },
            { "range": { "comments.score": { "gte": 80 } } }
          ]
        }
      },
      "inner_hits": {}
    }
  }
}

Notes

• Dùng nested agg + inner_hits khi cần phân tích từng entry.
• Đảm bảo field đã map nested để tránh kết quả sai lệch.

Tổng hợp / Summary

• match vs term: full-text vs exact.
• function_score: điều chỉnh score (boost, decay).
• nested: đảm bảo điều kiện trong cùng object lồng.
• Có thể kết hợp bool/filter/agg tùy tình huống.