在Elasticsearch（簡稱ES）中，JSON格式被廣泛應用于文檔的存儲和檢索。與其他數據庫或搜索引擎相比，ES具有更靈活的JSON數據存儲和檢索方式，可深度定制化。

然而，在ES中，JSON的數據結構也經常需要進行對比以實現特定的功能或優化檢索性能。以下是ES中常用的兩種JSON數據對比技術：

"filter": {
"bool": {
"must": [
{ "context.category": "Shoes" },
{ "context.gender": "Male" }
],
"must_not": [
{ "context.discount": "50%" }
]
}
}

Boolean 查詢

Boolean查詢是ES中一種常用的JSON對比方法。它允許用戶對多個條件進行組合，并且可以設置多個“must”和“must_not”條件。在上述代碼中，我們以布爾查詢的格式指定了過濾器條件，其中“must”條件為商品必須同時符合“Shoes”和“Male”兩個屬性，而“must_not”條件為商品的“discount”屬性不能為“50%”。

Boolean查詢的好處在于可以將多個條件進行組合，從而進行更高層次的數據檢索。此外，它還可以配合其他高級搜索技術使用。

"aggs": {
"categories": {
"terms": { "field": "context.category" },
"aggs": {
"popular_colors": {
"significant_terms": {
"field": "context.color.keyword"
}
}
}
}
}

Aggregation 聚合

Aggregation聚合是另一種常用的ES JSON對比技術。它用于對數據進行分類、匯總和分析。

在上述代碼中，我們使用聚合查詢為商品中的每個“category”屬性計算“popular_colors”聚合。該聚合查詢將過濾結果按照商品“category”屬性進行分組，并從中找出最顯著的顏色（即“significant_terms”）。

與布爾查詢不同，聚合查詢主要用于數據分析和匯總。它可以幫助用戶從大量數據中提取和理解有用的信息。

盡管Boolean查詢和Aggregation聚合各自具有優勢和適用場景，但在ES中常常需要結合二者進行數據對比以實現更復雜的檢索需求。