基本上，当您想要使用评分对文档执行搜索时，将使用查询。 过滤器用于缩小使用查询获得的结果集。过滤器是布尔型的。

例如，假设您有一个餐馆索引，例如zomato。 现在你想搜索提供“披萨”的餐厅，这基本上就是你的搜索关键词。

因此，您将使用查询来查找所有包含“pizza”的文档，并将获得一些结果。

假设现在你想要一个提供披萨且评分至少为4.0的餐厅名单。

所以你要做的就是在你的查询中使用关键字“比萨饼”，并应用过滤器评级为4.0。

实际情况是，过滤器通常应用于通过查询索引获得的结果。

区别很简单:过滤器被缓存，不影响分数，因此比查询快。看看这里。假设一个查询通常是用户键入的并且几乎不可预测的，而过滤器帮助用户缩小搜索结果，例如使用facet。

基本上，当您想要使用评分对文档执行搜索时，将使用查询。 过滤器用于缩小使用查询获得的结果集。过滤器是布尔型的。

例如，假设您有一个餐馆索引，例如zomato。 现在你想搜索提供“披萨”的餐厅，这基本上就是你的搜索关键词。

因此，您将使用查询来查找所有包含“pizza”的文档，并将获得一些结果。

假设现在你想要一个提供披萨且评分至少为4.0的餐厅名单。

所以你要做的就是在你的查询中使用关键字“比萨饼”，并应用过滤器评级为4.0。

实际情况是，过滤器通常应用于通过查询索引获得的结果。

过滤器->这个文档匹配吗?是或否的二元答案

查询->这个文档匹配吗?匹配度如何?使用得分

自Elasticsearch版本2以来，过滤器和查询已经合并，任何查询子句都可以用作过滤器或查询(取决于上下文)。与版本1一样，过滤器是缓存的，如果评分不重要，就应该使用它。

来源:https://logz.io/blog/elasticsearch-queries/

官方文件是这么说的:

作为一般规则，应该使用过滤器而不是查询: 用于二进制是/否搜索 用于查询确切的值

作为一般规则，应该使用查询而不是过滤器: 全文检索 结果取决于相关性评分