# ElasticsearchにおけるFilter ContextとQuery Contextの違い

## 目次
1. Elasticsearchの概要
2. Filter Contextとは
   1. 特徴
   2. 具体例
3. Query Contextとは
   1. 特徴
   2. 具体例
4. FilterとQueryのパフォーマンス比較
5. 選択におけるベストプラクティス
6. まとめ

## 1. Elasticsearchの概要
Elasticsearchは、オープンソースの検索エンジンであり、リアルタイムでの検索機能や分析機能を提供します。データをドキュメントという単位で保存し、JSON形式を用いてインデックス化します。検索クエリはDSL（Domain Specific Language）で書かれ、これにより柔軟かつ強力な検索が可能となります。

## 2. Filter Contextとは
Filter Contextは、主にYes/Noのブール値として結果を評価します。これにより、スコアリングを考慮せず、単に条件にマッチするかどうかを判断します。これが特に有効なのは、検索結果セットのフィルタリングであり、キャッシュ可能で高速です。

### 2.1 特徴
- **スコアリング無し**: マッチするドキュメントを返すのみで、スコアによる順位付けは行いません。
- **キャッシュ可能**: 頻繁に使用されるフィルタリングはキャッシュされ、パフォーマンスが向上します。
- **データ量の制限**: 時計範囲によるフィルタリングやカテゴリフィルタリングに最適。

### 2.2 具体例
![img](/mosaic-code.jpg)
このクエリは、`status`フィールドが`active`であるドキュメントをフィルタリングします。

## 3. Query Contextとは
Query Contextは、検索クエリがドキュメントに対して実行されるときにスコアを計算します。これにより、関連性が高いドキュメントを順位付けして返すことができます。

### 3.1 特徴
- **スコアリング有り**: 検索結果にスコアを付け、関連性の高い順に並べ替えます。
- **自由度が高い**: 複雑な検索ロジックを組み立てることが可能。
- **キャッシュ非適用**: キャッシュされないため実行コストは高め。

### 3.2 具体例
![img](/mosaic-code.jpg)
このクエリは、`message`フィールドに"search text"を含むドキュメントを検索し、関連性スコアを計算します。

## 4. FilterとQueryのパフォーマンス比較
FilterとQueryがどのように処理されるかによって、大きなパフォーマンスの違いがあります。Filterはキャッシュされ、高速に結果を返せるのに対し、Queryは毎回スコアリングを行うため、実行時間が長くなる可能性があります。

以下の図は、フィルタリングとクエリによるパフォーマンスの一般的な傾向を示しています：

![img](/mosaic-code.jpg)

## 5. 選択におけるベストプラクティス
- **フィルタのみが必要で、順位付けを考慮しない場合**: Filter Contextを使用します。
- **関連性に基づいたドキュメントの順位付けが必要な場合**: Query Contextを使用します。
- **フィルタリングとスコアリングの組み合わせ**: 比較的負荷の高いフィルタリングを事前に行い、結果を絞り込んだ上でスコアリングを行います。

## 6. まとめ
ElasticsearchにおけるFilter ContextとQuery Contextの使い分けは、効率的な検索結果を得るために重要です。Filter Contextは条件の絞り込みに、Query Contextは関連性の高いドキュメントの探索に最適です。使い方を正しく理解し、適材適所で使用することで、Elasticsearchのパフォーマンスを最大限に引き出すことができます。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# ElasticsearchにおけるFilter ContextとQuery Contextの違い

## 目次
1. Elasticsearchの概要
2. Filter Contextとは
   1. 特徴
   2. 具体例
3. Query Contextとは
   1. 特徴
   2. 具体例
4. FilterとQueryのパフォーマンス比較
5. 選択におけるベストプラクティス
6. まとめ

## 1. Elasticsearchの概要
Elasticsearchは、オープンソースの検索エンジンであり、リアルタイムでの検索機能や分析機能を提供します。データをドキュメントという単位で保存し、JSON形式を用いてインデックス化します。検索クエリはDSL（Domain Specific Language）で書かれ、これにより柔軟かつ強力な検索が可能となります。

## 2. Filter Contextとは
Filter Contextは、主にYes/Noのブール値として結果を評価します。これにより、スコアリングを考慮せず、単に条件にマッチするかどうかを判断します。これが特に有効なのは、検索結果セットのフィルタリングであり、キャッシュ可能で高速です。

### 2.1 特徴
- **スコアリング無し**: マッチするドキュメントを返すのみで、スコアによる順位付けは行いません。
- **キャッシュ可能**: 頻繁に使用されるフィルタリングはキャッシュされ、パフォーマンスが向上します。
- **データ量の制限**: 時計範囲によるフィルタリングやカテゴリフィルタリングに最適。

### 2.2 具体例
```json
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        { "term": { "status": "active" } }
      ]
    }
  }
}
```
このクエリは、`status`フィールドが`active`であるドキュメントをフィルタリングします。

## 3. Query Contextとは
Query Contextは、検索クエリがドキュメントに対して実行されるときにスコアを計算します。これにより、関連性が高いドキュメントを順位付けして返すことができます。

### 3.1 特徴
- **スコアリング有り**: 検索結果にスコアを付け、関連性の高い順に並べ替えます。
- **自由度が高い**: 複雑な検索ロジックを組み立てることが可能。
- **キャッシュ非適用**: キャッシュされないため実行コストは高め。

### 3.2 具体例
```json
{
  "query": {
    "match": {
      "message": "search text"
    }
  }
}
```
このクエリは、`message`フィールドに"search text"を含むドキュメントを検索し、関連性スコアを計算します。

## 4. FilterとQueryのパフォーマンス比較
FilterとQueryがどのように処理されるかによって、大きなパフォーマンスの違いがあります。Filterはキャッシュされ、高速に結果を返せるのに対し、Queryは毎回スコアリングを行うため、実行時間が長くなる可能性があります。

以下の図は、フィルタリングとクエリによるパフォーマンスの一般的な傾向を示しています：

```
  時間
    ▲
    │
高  │  Query
速  │
度  │  Filter
    └─────────────────▶
      データ量
```

## 5. 選択におけるベストプラクティス
- **フィルタのみが必要で、順位付けを考慮しない場合**: Filter Contextを使用します。
- **関連性に基づいたドキュメントの順位付けが必要な場合**: Query Contextを使用します。
- **フィルタリングとスコアリングの組み合わせ**: 比較的負荷の高いフィルタリングを事前に行い、結果を絞り込んだ上でスコアリングを行います。

## 6. まとめ
ElasticsearchにおけるFilter ContextとQuery Contextの使い分けは、効率的な検索結果を得るために重要です。Filter Contextは条件の絞り込みに、Query Contextは関連性の高いドキュメントの探索に最適です。使い方を正しく理解し、適材適所で使用することで、Elasticsearchのパフォーマンスを最大限に引き出すことができます。 

ElasticsearchにおけるFilter ContextとQuery Contextの違い

目次

続きを読むには単価診断を受けてください（30秒）