文章目录1.BoostingQuery2.ConstantScoreQuery3.DisMaxQuery4.FunctionScoreQuery5.结论在本文中我们将深入研究四种特殊的查询类型：BoostingQuery、ConstantScoreQuery、DisMaxQuery和FunctionScoreQuery的特性、参数说明以及使用示例。1.BoostingQueryBoostingQu

，比如：查找期末考试分数>80的学生；查找期末考试分数在60到70的学生；通过elasticsearch的range可方便的查询GET/forum/article/_search{"query":{"constant_score

elasticsearch进阶进阶语法-查询复合查询boolquery(布尔查询)boostingquery(提高查询)constant_score（固定分数查询）dis_max(最佳匹配查询）function_score

constant_score将查询内部的结果文档得分都设定为1或者boost的值，多用于结合bool查询实现自定义得分GETblog/paper/_search{"query":{"constant_score

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。s

match会进行全文匹配{"query":{"match":{"":""}}}constant_score{"query":{"constant_score":{"filter":{"match":{"

精确查找term查询数字term可以用来处理数字,布尔值,日期,及文本如果不希望对查询评分计算,只希望对文档包括或排除的计算,可以使用constant_score查询以非评分模式来执行term查询term

可以是用constant_score查询以非评分的方式来执行termGET/my_store/products/_searc

SELECTtagsFROMpostsWHEREtagsISNOTNULL在Elasticsearch中，使用exists查询的方式如下：GET/my_index/posts/_search{"query":{"constant_score

命令篇基础篇es7.x—查询篇es(1)—基础RestAPI命令es（2）—复杂的多条件查询(bool查询与constant_score查询)es（3）—数据类型与映射关系es（4）—查询条件match

参考官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.10/compound-queries.html1、constant_score

index：user_locationgeo_point字段：locationGET/user_location/_search{"from":0,"size":5,"query":{"constant_score

missing这个api报出的错误：比如查询语句为：GETent_search/_search{"_source":["eid","ent_name","enttype_code"],"query":{"constant_score

elasticsearch基本用法高级查询【上】高级查询【下】与springboot整合整合mysql和thymeleaf复合查询固定分数查询bool查询1、固定分数查询（查询的结果的score固定）{"query":{"constant_score

忽略TF/IDF(忽略评分)有时候我们根本不关心TF/IDF，只想知道一个词是否在某个字段中出现过。可能搜索一个度假屋并希望它能尽可能有以下设施：WiFiGarden（花园）Pool（游泳池）这个度假屋的文档如下：{"description":"Adelightfulfour-bedroomedhousewith..."}可以用简单的match查询进行匹配：GET/_search{"query":

关键记忆term,terms,constant_score,filter,bool,must,should,must_not,gt,lte,gte,lte,||+1M,exists,missing查询语句

{"query":{"constant_score":{"filter":{"bool":{"must_not":{"bool":{"must_not":[{"wildcard":{"content":

1、定制排序规则GET/website/article/_search{"query":{"constant_score":{"filter":{"term":{"author_id":11400}}}

另外在function_score、constant_score

_score降序排序的GET/_search{"query":{"bool":{"filter":{"term":{"author_id":110}}}}}GET/_search{"query":{"constant_score

{"query":{"constant_score":{"filter":{"range":{"@timestamp":{"gte":1490112000000,//或者"gt":"now-2m","lt

DomainSpecificLanguage)领域专业语言ApacheLucene默认评分文档何时被匹配上；TF/IDF评分公式（见）ES如何看评分（控制文档得分）：customer_boost_factor,constant_score

interval，min，max），然后再生成新的json，json格式前后都一样，就是为了修改里面的某些变量值，所以用yaml作为中间桥梁通过yaml生成的json格式：{"size":0,"query":{"constant_score

当我们不关心检索词频率对搜索结果排序的影响时，可以使用constant_score将查询语句query或者过滤语句filter包装起来

复合查询语句子查询语句：查询特定字段的特定值，比如match查询、term查询、range查询复合查询语句：可以组合多个子查询或复合查询语句，来实现特定的逻辑查询，比如bool查询、dis_max查询、constant_score

就是field.keyword，articleID.keyword，默认不分词，会最多保留256个字符（1）根据用户ID搜索帖子GET/forum/article/_search{"query":{"constant_score

3、negativeboost包含了negativeterm的doc，分数乘以negativeboost，分数降低4、constant_score如果你压根儿不需要相关度评分，直接走constant_score

如何使用es实现sql中的>=and=1，<=12、range做范围过滤1.搜索浏览量在30~60之间的帖子GET/forum/article/_search{"query":{"constant_score

简单点就是以前我们可以在kibana这样查数学成绩为空的数量：GET/student/doc/_search{"query":{"bool":{"must":[{"match":{"subject":"数学"}},{"constant_score

执行流程假设现在有一批数据的倒排索引如下:WordDocs20161,4,5,620171,2,4,5,620181,2,320192,3,4,5,620205搜索时，使用的filter条件如下:GET/search{"query":{"constant_score

如下：使用constant_score查询以非评分模式来执行term查询并以一作为统一评分。{

，需要按照时间排序等GET/_search{"query":{"bool":{"filter":{"term":{"author_id":1}}}}}等同于GET/_search{"query":{"constant_score

比如match、term或者range查询，这些查询可以自己使用复合查询子句:包含其他叶查询或复合查询子句，以合理的方式结合多条查询(比如bool或dis_max查询)，或者改变查询行为(比如not或constant_score

Elasticsearch(7)---复合查询复合查询有：boolquery(布尔查询)、boostingquery(提高查询)、constant_score（固定分数查询）、dis_max(最佳匹配查询

复合查询（CompoundQuery）：复合查询包装其他叶子查询和复合查询，以逻辑运算的方式（比如bool，dis_max查询）连接多个查询，或更改它们的行为（比如，constant_score查询）依据它们是在查询上下文

:{"manufacturer.raw":"victorymultimedia"}}}不计算分值,加速查询GET/amazon_products/products/_search{"query":{"constant_score