前面的两个例子都是单个过滤器（filter）的使用方式。 在实际应用中，我们很有可能会过滤多个值或字段。比方说，怎样用 Elasticsearch 来表达下面的 SQL ？

这种情况下，我们需要 bool （布尔）过滤器。 这是个 复合过滤器（compound filter） ，它可以接受多个其他过滤器作为参数，并将这些过滤器结合成各式各样的布尔（逻辑）组合。

一个 bool 过滤器由三部分组成：

must 所有的语句都 必须（must） 匹配，与 AND 等价。

must_not 所有的语句都 不能（must not） 匹配，与 NOT 等价。

should 至少有一个语句要匹配，与 OR 等价。

用 Elasticsearch 来表示本部分开始处的 SQL 例子，将两个 term 过滤器置入 bool 过滤器的 should语句内，再增加一个语句处理 NOT 非的条件：

1 注意，我们仍然需要一个 filtered 查询将所有的东西包起来。

2 3 在 should 语句块里面的两个 term 过滤器与 bool 过滤器是父子关系，两个 term 条件需要匹配其一。

4 如果一个产品的价格是 30 ，那么它会自动被排除，因为它处于 must_not 语句里面。

我们搜索的结果返回了 2 个命中结果，两个文档分别匹配了 bool 过滤器其中的一个条件：

1 与 term 过滤器中 productID = "XHDK-A-1293-#fJ3" 条件匹配

2 与 term 过滤器中 price = 20 条件匹配

尽管 bool 是一个复合的过滤器，可以接受多个子过滤器，需要注意的是 bool 过滤器本身仍然还只是一个过滤器。 这意味着我们可以将一个 bool 过滤器置于其他 bool 过滤器内部，这为我们提供了对任意复杂布尔逻辑进行处理的能力。

对于以下这个 SQL 语句：

我们将其转换成一组嵌套的 bool 过滤器：

1 因为 term 和 bool 过滤器是兄弟关系，他们都处于外层的布尔逻辑 should 的内部，返回的命中文档至少须匹配其中一个过滤器的条件。

2 这两个 term 语句作为兄弟关系，同时处于 must 语句之中，所以返回的命中文档要必须都能同时匹配这两个条件。

得到的结果有两个文档，它们各匹配 should 语句中的一个条件：

1 这个 productID 与外层的 bool 过滤器 should 里的唯一一个 term 匹配。

2 这两个字段与嵌套的 bool 过滤器 must 里的两个 term 匹配。