WHERE 是一个 SQL 子句，既适用于全文匹配，也适用于额外的过滤。可用的操作符如下：
支持 MATCH('query')，并映射到全文查询。
支持 {col_name | expr_alias} [NOT] IN @uservar 条件语法。有关全局用户变量的描述，请参阅 SET 语法。
如果您更喜欢 HTTP JSON 接口，也可以应用过滤。它看起来可能比 SQL 更复杂，但推荐用于需要以编程方式准备查询的情况，例如当用户在您的应用中填写表单时。
下面是一个包含多个过滤器的 bool 查询示例。
此全文查询匹配所有在任意字段中包含 product 的文档。这些文档的价格必须大于或等于 500 (gte) 并且小于或等于 1000 (lte)。所有这些文档的修订版本必须不小于 15 (lt)。
- JSON
POST /search
{
"table": "test1",
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match" : { "_all" : "product" } },
{ "range": { "price": { "gte": 500, "lte": 1000 } } }
],
"must_not": {
"range": { "revision": { "lt": 15 } }
}
}
}
}bool 查询基于其他查询和/或过滤器的布尔组合来匹配文档。查询和过滤器必须在 must、should 或 must_not 部分指定，并且可以嵌套。
- JSON
POST /search
{
"table":"test1",
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": {"_all":"keyword"} },
{ "range": { "revision": { "gte": 14 } } }
]
}
}
}在 must 部分指定的查询和过滤器是必须匹配文档的。如果指定了多个全文查询或过滤器，则必须全部匹配。这相当于 SQL 中的 AND 查询。注意，如果您想匹配数组（多值属性），可以多次指定该属性。只有当数组中找到所有查询值时，结果才为正，例如：
"must": [
{"equals" : { "product_codes": 5 }},
{"equals" : { "product_codes": 6 }}
]另请注意，从性能角度来看，使用以下方式可能更好：
{"in" : { "all(product_codes)": [5,6] }}（详见下文）。
在 should 部分指定的查询和过滤器应当匹配文档。如果在 must 或 must_not 中指定了某些查询，则忽略 should 查询。另一方面，如果除了 should 外没有其他查询，则至少有一个 should 查询必须匹配文档，文档才匹配 bool 查询。这相当于 OR 查询。注意，如果您想匹配数组（多值属性），可以多次指定该属性，例如：
"should": [
{"equals" : { "product_codes": 7 }},
{"equals" : { "product_codes": 8 }}
]另请注意，从性能角度来看，使用以下方式可能更好：
{"in" : { "any(product_codes)": [7,8] }}（详见下文）。
在 must_not 部分指定的查询和过滤器必须不匹配文档。如果在 must_not 下指定了多个查询，则只要没有一个匹配，文档即匹配。
- JSON
POST /search
{
"table":"t",
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"equals": {
"b": 1
}
},
{
"equals": {
"b": 3
}
}
],
"must": [
{
"equals": {
"a": 1
}
}
],
"must_not": {
"equals": {
"b": 2
}
}
}
}
}bool 查询可以嵌套在另一个 bool 查询中，以构造更复杂的查询。要创建嵌套布尔查询，只需在 must、should 或 must_not 位置使用另一个 bool。以下查询：
a = 2 and (a = 10 or b = 0)应在 JSON 中表示为：
- JSON
a = 2 and (a = 10 or b = 0)
POST /search
{
"table":"t",
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"equals": {
"a": 2
}
},
{
"bool": {
"should": [
{
"equals": {
"a": 10
}
},
{
"equals": {
"b": 0
}
}
]
}
}
]
}
}
}更复杂的查询：
(a = 1 and b = 1) or (a = 10 and b = 2) or (b = 0)- JSON
(a = 1 and b = 1) or (a = 10 and b = 2) or (b = 0)
POST /search
{
"table":"t",
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"bool": {
"must": [
{
"equals": {
"a": 1
}
},
{
"equals": {
"b": 1
}
}
]
}
},
{
"bool": {
"must": [
{
"equals": {
"a": 10
}
},
{
"equals": {
"b": 2
}
}
]
}
},
{
"bool": {
"must": [
{
"equals": {
"b": 0
}
}
]
}
}
]
}
}
}SQL 格式的查询（query_string）也可以用于 bool 查询。
- JSON
POST /search
{
"table": "test1",
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "query_string" : "product" },
{ "query_string" : "good" }
]
}
}
}等值过滤器是最简单的过滤器，适用于整数、浮点数和字符串属性。
- JSON
POST /search
{
"table":"test1",
"query": {
"equals": { "price": 500 }
}
}equals 过滤器可以应用于多值属性，您可以使用：
any()，如果属性中至少有一个值等于查询值，则结果为正；all()，如果属性只有一个值且等于查询值，则结果为正
- JSON
POST /search
{
"table":"test1",
"query": {
"equals": { "any(price)": 100 }
}
}集合过滤器检查属性值是否等于指定集合中的任意值。
集合过滤器支持整数、字符串和多值属性。
- JSON
POST /search
{
"table":"test1",
"query": {
"in": {
"price": [1,10,100]
}
}
}应用于多值属性时，您可以使用：
any()（等同于无函数），如果属性值与查询值之间至少有一个匹配，则结果为正；all()，如果所有属性值都在查询集合中，则结果为正
- JSON
POST /search
{
"table":"test1",
"query": {
"in": {
"all(price)": [1,10]
}
}
}范围过滤器匹配属性值在指定范围内的文档。
范围过滤器支持以下属性：
gte：大于或等于gt：大于lte：小于或等于lt：小于
- JSON
POST /search
{
"table":"test1",
"query": {
"range": {
"price": {
"gte": 500,
"lte": 1000
}
}
}
}geo_distance 过滤器用于过滤距离某地理位置在特定距离范围内的文档。
指定定位点，单位为度。距离从此点计算。
指定包含纬度和经度的属性。
指定距离计算函数。可以是adaptive或haversine。adaptive更快且更精确，更多细节请参见GEODIST()。可选，默认值为adaptive。
指定距离针脚位置的最大距离。所有在此距离内的文档都匹配。距离可以用各种单位指定。如果未指定单位，则距离默认为米。以下是支持的距离单位列表：
- 米：
m或meters - 千米：
km或kilometers - 厘米：
cm或centimeters - 毫米：
mm或millimeters - 英里：
mi或miles - 码：
yd或yards - 英尺：
ft或feet - 英寸：
in或inch - 海里：
NM、nmi或nauticalmiles
location_anchor 和 location_source 属性接受以下纬度/经度格式：
- 带有lat和lon键的对象：
{ "lat": "attr_lat", "lon": "attr_lon" } - 具有以下结构的字符串：
"attr_lat, attr_lon" - 按以下顺序排列纬度和经度的数组：
[attr_lon, attr_lat]
纬度和经度以度为单位指定。
- Basic example
- Advanced example
POST /search
{
"table":"test",
"query": {
"geo_distance": {
"location_anchor": {"lat":49, "lon":15},
"location_source": {"attr_lat, attr_lon"},
"distance_type": "adaptive",
"distance":"100 km"
}
}
}