bool 组合多查询
现实的查询需求从来都没有那么简单；它们需要在多个字段上查询多种多样的文本，并且根据一系列的标准来过滤。为了构建类似的高级查询，你需要一种能够将多查询组合成单一查询的查询方法。
你可以用 bool 查询来实现你的需求。这种查询将多查询组合在一起，成为用户自己想要的布尔查询。它接收以下参数：
must
文档 必须 匹配这些条件才能被包含进来。
must_not
文档 必须不 匹配这些条件才能被包含进来。
should or
如果满足这些语句中的任意语句，将增加 _score ，否则，无任何影响。它们主要用于修正每个文档的相关性得分。
filter
必须 匹配，但它以不评分、过滤模式来进行。这些语句对评分没有贡献，只是根据过滤标准来排除或包含文档。
由于这是我们看到的第一个包含多个查询的查询，所以有必要讨论一下相关性得分是如何组合的。每一个子查询都独自地计算文档的相关性得分。一旦他们的得分被计算出来， bool 查询就将这些得分进行合并并且返回一个代表整个布尔操作的得分。
下面的查询用于查找 title 字段匹配 how to make millions 并且不被标识为 spam 的文档。那些被标识为 starred 或在2014之后的文档，将比另外那些文档拥有更高的排名。如果 _两者_ 都满足，那么它排名将更高：
{
"bool":{
"must":{"match":{"title":"how to make millions"}},
"must_not":{"match":{"tag":"spam"}},
"should":[
{"match":{"tag":"starred"}},
{"range":{"date":{"gte":"2014-01-01"}}}
]
}}
如果没有 must 语句，那么至少需要能够匹配其中的一条 should 语句。但，如果存在至少一条 must 语句，则对 should 语句的匹配没有要求。
增加带过滤器（filtering）的查询
如果我们不想因为文档的时间而影响得分，可以用 filter 语句来重写前面的例子：
{
"bool":{
"must":{"match":{"title":"how to make millions"}},
"must_not":{"match":{"tag":"spam"}},
"should":[
{"match":{"tag":"starred"}}
],
"filter":{
"range":{"date":{"gte":"2014-01-01"}}
}
}}
range 查询已经从 should 语句中移到 filter 语句
通过将 range 查询移到 filter 语句中，我们将它转成不评分的查询，将不再影响文档的相关性排名。由于它现在是一个不评分的查询，可以使用各种对 filter 查询有效的优化手段来提升性能。
所有查询都可以借鉴这种方式。将查询移到 bool 查询的 filter 语句中，这样它就自动的转成一个不评分的 filter 了。
如果你需要通过多个不同的标准来过滤你的文档，bool 查询本身也可以被用做不评分的查询。简单地将它放置到 filter 语句中并在内部构建布尔逻辑：
{
"bool":{
"must":{"match":{"title":"how to make millions"}},
"must_not":{"match":{"tag":"spam"}},
"should":[
{"match":{"tag":"starred"}}
],
"filter":{
"bool":{
"must":[
{"range":{"date":{"gte":"2014-01-01"}}},
{"range":{"price":{"lte":29.99}}}
],
"must_not":[
{"term":{"category":"ebooks"}}
]
}
}
}}
将 bool 查询包裹在 filter 语句中，我们可以在过滤标准中增加布尔逻辑
通过混合布尔查询，我们可以在我们的查询请求中灵活地编写 scoring 和 filtering 查询逻辑。
constant_score 查询
尽管没有 bool 查询使用这么频繁，constant_score 查询也是你工具箱里有用的查询工具。它将一个不变的常量评分应用于所有匹配的文档。它被经常用于你只需要执行一个 filter 而没有其它查询（例如，评分查询）的情况下。
可以使用它来取代只有 filter 语句的 bool 查询。在性能上是完全相同的，但对于提高查询简洁性和清晰度有很大帮助。
term 查询被放置在 constant_score 中，转成不评分的 filter。这种方式可以用来取代只有 filter 语句的 bool 查询。
{
"constant_score":{
"filter":{
"term":{"category":"ebooks"}
}
}}