Azure SDK for Python 中使用 OData 过滤查询的实践指南

在 Azure AI Search 服务开发过程中，过滤查询是提升搜索精准度的核心功能。本文将以 Python SDK 为例，深入讲解如何构建高效的 OData 过滤表达式。

过滤表达式基础语法

OData 过滤语法支持丰富的逻辑运算符，最基础的等值查询格式为：

filter="字段名 eq '值'"  # 字符串类型需用单引号包裹
filter="数值字段 eq 100"  # 数值类型直接书写

复合条件构建

通过逻辑运算符组合多条件时，推荐使用括号明确优先级：

# 同时满足两个条件
filter="(status eq 'active') and (price lt 1000)"

# 满足任一条件
filter="(category eq 'electronics') or (rating ge 4)"

特殊类型处理

针对不同字段类型需要注意：

• 日期时间类型：需使用 ISO 8601 格式

  filter="lastUpdated ge 2025-01-01T00:00:00Z"
  

• 布尔类型：直接使用 true/false 关键字

  filter="isAvailable eq true"
  

空值检测技巧

处理可能为空的字段时建议：

filter="description ne null"  # 排除空值
filter="tags/any(t: t eq 'promotion')"  # 集合类型非空检测

性能优化建议

1. 对筛选字段建立可筛选(filtable)索引
2. 复杂条件拆分时，将高选择性条件前置
3. 避免在过滤条件中使用函数计算

实际开发中，建议先通过小规模数据测试过滤表达式，确认结果符合预期后再应用到生产环境。通过合理设计过滤条件，可以显著提升搜索服务的响应速度和结果相关性。