sql语句中where条件的嵌套子查询性能

嵌套查询执行次数 = table1 中的行数和 table2 中非空 ID 的数量。
1 万次，表示表1 有1 0行，表2 有K个非空ID。
效率低，全表扫描。

Elasticsearch中如何正确嵌套should和must查询以实现复杂的SQL查询逻辑？

嘿，我们来谈谈 Elasticsearch 中查询逻辑的转换。
这件事就像将复杂的 SQL 翻译成 Elasticsearch 查询语言一样，这非常酷。

首先你要知道SQL中的OR与Elasticsearch的should匹配，也就是说只要满足should中的任意一个条件，文档就是OK的。
例如，SQL中的“sex=1 OR sex=2 ”在Elasticsearch中应该用嵌套的should来表示，并且在每个should中插入一个术语查询。

所以，SQL中的AND对应于Elasticsearch的must，即文档必须同时满足must中的所有条件。
例如“(sex=1 OR sex=2 ) AND (color=2 2 6 OR color=2 2 9 )”，在Elasticsearch中，需要在外层使用must来连接两个嵌套的should bool查询。

让我们举一个说明性的例子。
例如，原来的SQL查询是这样写的：
sql 从表中选择 WHERE ((sex=1 OR sex=2 ) AND (color=2 2 6 OR color=2 2 9 )) OR ((sex=0 OR sex=3 ) AND (color=2 2 6 ))
转换为Elasticsearch的DSL是：
json { “问题”：{ “布尔”：{ “应该”：[ { “布尔”：{ “必须”：[ { “布尔”：{ “应该”：[ {“术语”：{“性别”：1 }}， {“术语”：{“性别”：2 }} ] } }, { “布尔”：{ “应该”：[ {“术语”：{“颜色”：2 2 6 }}， {“术语”：{“颜色”：2 2 9 }} ] } } ] } }, { “布尔”：{ “必须”：[ { “布尔”：{ “应该”：[ {“术语”：{“性别”：0}}， {“术语”：{“性别”：3 }} ] } }, {“术语”：{“颜色”：2 2 6 }} ] } } ] } }, “尺寸”：2
你看，这里的外层bool对应的是SQL的顶层OR，而嵌套的bool应该对应的是SQL中的AND和OR逻辑。

但是，转换过程中也会遇到一些陷阱。
例如，必须有人直接嵌套在里面，这是错误的。
正确的方法是将 Should 和 Must 用 bool 括起来。

再举个例子，有时候嵌套层次是错误的，逻辑变得混乱。
应该注意的是，每个条件必须明确地与“必须”或“应该”分组。

有时您需要处理一些扩​​展场景，例如排除某些文档或使用过滤器组合进行过滤。

为了性能优化，可以减少嵌套深度，使用Constant_score简化逻辑，设置Minimum_Should_match指定最小匹配数。
还应该优化字段映射，例如将性别和颜色字段设置为关键字类型或整数类型。

总之，这个东西相当复杂，但是如果掌握了这些方法，就可以更有效地进行查询转换。
说实话，当时我并没有想到能理解这么复杂的东西，但是慢慢摸索之后就明白了。