相关阅读：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/query-dsl-function-score-query.html

Elasticsearch 默认会以⽂档的相关度算分进⾏排序， 可以通过指定⼀个或者多个字段进⾏排序。使⽤相关度算分(score)排序，不能满⾜某些特定条件，且无法针对相关度，对排序实现更多的控制。

1. Search Template

在开发初期，虽然可以明确查询参数，但是往往还不能最终定义查询的 DSL 的具体结构。可以通过定义一个查询模板达到程序解耦的效果。

相关阅读：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/query-dsl-multi-match-query.html

ElasticSearch 提供 multi_match 去查询匹配多个字段，例如检索字段 subject 和 message 中包含文本 this is a test的文档：

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GET /_search
{
  "query": {
    "multi_match" : {
      "query":    "this is a test", 
      "fields": [ "subject", "message" ] 
    }
  }
}

如下我们新建一个 blogs 索引并添加两个文档：

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PUT /blogs/_doc/1
{
    "title": "Quick brown rabbits",
    "body":  "Brown rabbits are commonly seen."
}

PUT /blogs/_doc/2
{
    "title": "Keeping pets healthy",
    "body":  "My quick brown fox eats rabbits on a regular basis."
}

1. Query 和 filter Context

相关阅读：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/query-filter-context.html

在 ElasticSearch 中，有 Query 和 Filter 两种不同的 Context，其中 Query Context 会进行相关性算分，而 Filter Context 则不需要进行算分，其可以利用 Cache 一次获得更好的性能。

例如在 bool query 中的 must_not 和 filter 即为 Filter Context，而一般的查询都会进行相关性算分，即为 Query Context ，其会计算出 _score 的值。

日期、布尔类型和数字都是结构化数据，文本也可以是结构化的，比如彩色笔可以有离散的颜色集合：红（red）、绿（green）、蓝（blue）。或者如一个博客标记的标签，如分布式（distributed）和搜索（search）等。

结构化搜索（Structured search）是指对结构化数据的搜索。布尔、时间、日期和数字这类结构化数据有精确的格式，我们可以对这些格式进行逻辑操作。包括比较数字或时间的范围以及判定两个值的大小等。而对于结构化文本可以做精确匹配或者部分匹配，比如采用 Term 查询或者 Prefix 前缀查询。

1. Term-level queries

相关阅读：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/term-level-queries.html

Term 是表达语意的最小单位。搜索和利用统计语言模型进行自然处理都需要处理 Term，其具备如下特点：

• Term Level Query 包含：Term Query / Range Query / Exists Query / Prefix Query / Wildcard Query
• 在 ES 中，Term 查询对输入不做分词。会将输入作为一个整体，在倒排索引中查找准确的词项。且使用相关度算分公式会为每个包含该词项的文档进行相关度算分。
• 可以通过 Constant Score 将查询转换成一个 Filtering，避免算分，并利用缓存，以提高性能

1. Index Templates

相关阅读：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/indices-templates.html

Index Templates 会帮助你设定 Mappings 和 Settings，并按照一定的规则自动匹配到新创建的索引上。其符合如下几点规则：

• 模板仅在一个索引被新创建时才会产生作用，修改模板不会影响已创建的索引；
• 可以设定多个索引模板，符合指定规则的索引会将模板进行 “merge”，其中模板所指定的 order 可以控制模板的合并顺序，order 值较大者的会覆盖较小者。
• 应用创建索引时，用户所指定的 Settings 和 Mappings 会覆盖之前模板中的设定。

1. 多字段特性

相关阅读：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/mapping-params.html

默认情况 ElasticSearch 会对 text 类型字段默认增加 keyword 类型子字段，keyword 类型是 Exact Values，即精确值，仅支持精确匹配查询。Exact Values 不会被 ElasticSearch 做分词处理，而是直接索引。而 text 类型是全文本，即非结构化的文本数据。

相关阅读：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/mapping-params.html

1. 显式定义 Mapping

ElasticSearch 本身会对加入的索引自定创建对应的 mapping，即 Dynamic Mapping，当然我们也可以显式的定义 mapping，例如：