elasticsearch评分排序

在Elasticsearch中，评分排序是根据文档的相关性分数进行排序的。如果没有特殊声明的排序字段，Elasticsearch会根据文档的相关性分数（score）来排序，分数越高的文档排序越靠前。

实际上，Elasticsearch提供了多种类型的查询，可以根据不同的需求进行排序。比如，可以通过添加排序列并在建立索引时计算排序值，并将其写入索引中来实现排序。不过，索引结构并不总是笛卡尔积的排列，所以在短时间内很难立即上线，需要重新建立索引结构。

另一种常用的评分排序方法是使用multi_match查询，可以指定多个字段进行查询，并使用相关性分数进行排序。你可以通过设置查询参数来指定字段，类型和查询内容，然后根据相关性分数对结果进行排序。这样，就可以根据查询内容在指定的字段中找到相关性最高的文档，并将其排在前面。

总的来说，Elasticsearch的评分排序是根据文档的相关性分数进行的，可以根据不同的需求使用不同的查询方法和参数来实现排序。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [ElasticSearch 评分排序](https://blog.csdn.net/weixin_42413747/article/details/111891799)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Elasticsearch中的评分排序--Function score query](https://blog.csdn.net/qq_39198749/article/details/126639682)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]