Neil Zhu，ID Not_GOD，University AI 创始人 & Chief Scientist，致力于推进世界人工智能化进程。制定并实施 UAI 中长期增长战略和目标，带领团队快速成长为人工智能领域最专业的力量。
作为行业领导者，他和UAI一起在2014年创建了TASA（中国最早的人工智能社团）, DL Center（深度学习知识中心全球价值网络），AI growth（行业智库培训）等，为中国的人工智能人才建设输送了大量的血液和养分。此外，他还参与或者举办过各类国际性的人工智能峰会和活动，产生了巨大的影响力，书写了60万字的人工智能精品技术内容，生产翻译了全球第一本深度学习入门书《神经网络与深度学习》，生产的内容被大量的专业垂直公众号和媒体转载与连载。曾经受邀为国内顶尖大学制定人工智能学习规划和教授人工智能前沿课程，均受学生和老师好评。
关于elasticsearch filter bitset的全部
在使用ES进行查询时，你常常会发现自己深深地陷入了过滤器的各种复合中。假设你需要过滤满足下面要求的用户：
bitset
首先需要看看bitset如何工作的。基本上，bitset是一个表示状态的列表。每个位置非0即1.
过滤器不对文档打分——仅仅是包含或者拒绝。如果文档匹配了一个过滤器，则在bitset中会置成1；否则置为0.于是ES就可以在一个紧致的bitset中存储整个分段的过滤信息。
ES第一次执行过滤器时，他解析了Lucene的分段数据结构来判断哪些东西匹配了你的过滤器。而且会将这个信息存放在一个Bitset中。
下次同样的过滤器执行时，ES可以找到压缩后的Bitset而不是Lucene分段。这将带来性能的巨大提升。
我喜欢bitset的原因
怎么说bitset快都不为过
按bit进行操作是一个基础的计算单元，CPU专门设计为按照按bit操作的。执行一个内存中的按位AND比解析Lucene数据结构和手动地执行交集操作要快好几个数量级。
拥有多个过滤器时，可以进行AND操作来获得最终匹配的文档。
更好的是，bitset独立于查询本身进行cache。复杂的查询可以用一堆过滤器，但是这些过滤器bitset是独立的并且可以在其他的上下文环境中进行使用。这就使得ES重用过滤器非常高效。
而且因为bitset针对每个segment进行存储，ES可以做出一些非常酷的性能技巧。Lucene分段是不可变的——一旦写入磁盘，便永不改变
如果一个特定的过滤器不匹配一个分段中的任何文档（bitset中所有位置都是0），ES可以在其执行过滤操作时忽略整个bitset。
类似的，当新的分段被加进来时，缓存的过滤bitset不需要被关闭。如果你索引新的文档进入一个mysql表，例如B-Tree索引是不断地进行更新的。
使用ES过滤器缓存，只有新创建的分段需要构建过滤器bitset，老的bitset可以不需要修改进行重用。
boolean 还是 and/or/not
“可是这跟我有啥关系呢？”你也许会问。
当然重要了，因为bool过滤器使用了Bitset而and/or/not过滤器没有／如果你将一个term过滤器放入一个and中，尽管它存在，也不会用到Bitset。
为什么？
and/or/not是一个文档一个文档进行的。首先会载入需要放入field数据内存池中，然后对这些文档进行遍历。不会有bitset被使用，也就不会有缓存的过滤器重用复合了。ES简单地扫描文档的列表，并独立地检查每个。
如果你有多个过滤器，and/or/not将进行短路操作，只会传递匹配的文档进入下一个过滤器。
这个会降低每个后续的需要执行的过滤器工作量。因此，你最重的过滤器应该放到最后位置——典型例子是Geo过滤因为他们会进行相当重的计算来确定距离。
什么时候使用and/or/not
看起来Bool过滤器在任何方面都超过了对手，那么有没有什么时候需要使用and/or/not呢？
and/or/not在你使用哪些不返回bitset的过滤器时更有效率。这些操作肯定需要对每个文档进行一遍。例如，定制的script不是可以bitset化，因为它对每个文档进行计算。
在这些情形下，and/or/not是比bool更好的选择。Non-Bitset过滤器非常少，下面列出来：
- Geo* filter
- Scripts
- Numeric_range
其他的过滤器都应该放在一个bool中
把bool和and/or/not结合起来
当你遇到需要用到这两者的情形时，可以将他们合起来使用。总是使用一个and/or/not整合起来。例如，你有这样的数据：
- Gender: Male
- Age: 23-26
- Language: English
- Custom Script
- Geo
你过滤器列表看起来就是这样：
{
"and" : [
{
"bool" : {
"must" : [
{ "term" : {} },
{ "range" : {} },
{ "term" : {} }
]
}
},
{ "custom_script" : {} },
{ "geo_distance" : {} }
]
}
总结
过滤器让我们可以找到想要的文档，通过使用bitset操作来代替简单的排除操作来提高查询性能。当我们整合过滤器时，确保你花了时间来考虑如何组织他们来使用合适的聚合过滤器的类：
- Geo, Script or Numeric_range filter: Use And/Or/Not Filters
- Everything else: Use Bool Filter