查询和过滤上下文

默认情况下，Elasticsearch 会根据 相关性得分 对匹配的搜索结果进行排序，该得分衡量每个文档与查询的匹配程度。

相关性得分是一个正浮点数，在搜索 API 的 _score 元数据字段中返回。_score 越高，文档的相关性越高。虽然每种查询类型可以以不同方式计算相关性得分，但得分的计算还取决于查询子句是在 查询 还是 过滤 上下文中运行的。

在查询上下文中，查询子句回答了“这个文档与这个查询子句匹配得如何？”的问题。除了决定文档是否匹配外，查询子句还会在_score元数据字段中计算一个相关性得分。

每当查询子句传递给query参数时，查询上下文就会生效，例如搜索API中的query参数。

在过滤上下文中，查询子句回答的问题是“这个文档是否匹配这个查询子句？” 答案是一个简单的“是”或“否”——不会计算分数。过滤上下文主要用于过滤结构化数据，例如。

常用的过滤器将由Elasticsearch自动缓存，以加快性能。

每当查询子句传递给filter参数时，过滤上下文就会生效，例如filter或must_not参数在bool查询中，filter参数在constant_score查询中，或filter聚合中。

下面是一个在 search API 中查询和过滤上下文中使用查询子句的示例。此查询将匹配满足以下所有条件的文档：

GET /_search
{
  "query": { 
    "bool": { 
      "must": [
        { "match": { "title":   "Search"        }},
        { "match": { "content": "Elasticsearch" }}
      ],
      "filter": [ 
        { "term":  { "status": "published" }},
        { "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}}
      ]
    }
  }
}