Elasticsearch还支持按一个或多个嵌套对象内部的字段排序。“按嵌套字段排序”支持具有以下属性的嵌套排序选项:
定义要在哪个嵌套对象上排序。实际的排序字段必须是此嵌套对象内的直接字段。当按嵌套字段排序时，此字段是必填字段
嵌套路径内的内部对象应与其匹配的过滤器，以便通过排序将其字段值考虑在内。常见的情况是在嵌套的过滤器或查询中重复查询/过滤器。默认情况下，没有nested_filter处于活动状态
与顶级嵌套相同，但适用于当前嵌套对象内的另一个嵌套路径
注意：在Elasticsearch 6.1版本之前。不推荐使用nested_path和nested_filter选项，而推荐使用上面的选项
GET example/docs/_search
"query": {
"match_all": {}
"sort": [
"items.goodPrice": {
"order": "asc",
"mode": "max",
"nested": {
"path": "items"
上面的例子中，items是一个嵌套类型的字段。需要指定嵌套路径；否则，Elasticsearch不知道需要捕获哪些嵌套级别的排序值。
下面是多级嵌套的例子。代码仅做参考：
POST example/docs/_search
"query": {
"nested": {
"path": "parent",
"query": {
"bool": {
"must": {"range": {"parent.age": {"gte": 21}}},
"filter": {
"nested": {
"path": "parent.child",
"query": {"match": {"parent.child.name": "matt"}}
"sort" : [
"parent.child.age" : {
"mode" : "min",
"order" : "asc",
"nested": {
"path": "parent",
"filter": {
"range": {"parent.age": {"gte": 21}}
"nested": {
"path": "parent.child",
"filter": {
"match": {"parent.child.name": "matt"}
嵌套排序支持按脚本排序和按地理位置距离排序。
此外还有地理距离排序、脚本字段排序这种比较高级的方式。感兴趣的同学可以自己研究下。
脚本排序的示例如下
POST example/docs/_search
"query" : {
"match_all" : {}
"sort" : {
"_script" : {
"type" : "number",
"script" : {
"lang": "painless",
"source": "doc[orderAmount].value * params.factor",
"params" : {
"factor" : 1.1
"order" : "desc"
排序时，Elasticsearch会将相关的排序字段值加载到内存中。这意味着每个分片应该有足够的内存来容纳它们。对于字符串的类型，不应是分词或标记的的字段。对于数字类型，如果可能，建议将类型显式设置为较窄的类型（如short，integer和float)
在实际开发中，真正使用ElasticSearch来搜索时，通常还是使用score来打分，来实现相关性高的记录在前，相关性低的记录在后。而架构也远远不止按照权重划分来打分，有可能我们的搜索权重是动态的，这时知识图谱的知识就会映入我们的眼帘，感兴趣的同学可以深入的了解和学习下。
一、概述默认情况下，结果集会按照相关性进行排序 – 相关性越高，排名越靠前。为了使结果可以按照相关性进行排序，我们需要一个相关性的值。在ElasticSearch的查询结果中， 相关性分值会用_score字段来给出一个浮点型的数值，所以默认情况下，结果集以_score进行倒序排列.二、Es中排序使用2.1 简单排序例如下面的按照创建时间的倒序排序。GET example/docs/_search{ "query": { "match_all": {} }, "sort": [
本实例为博主原创，属于简单易上手并且能够拿来就用的SpringBoot ES 项目，全文使用的是ElasticsearchTemplate进行开发。 本实例涵盖ES中的各类操作，如索引操作、CRUD操作、批处理、结果排序、分页查询、检索查询、关键字查询、高亮显示、逻辑查询、过滤查询、分组查询等等。并且已经过生产环境验证，各位可放心使用。如有不对之处欢迎在博客中留言交流。谢谢！
欢迎各位大神添加微信公众号：“愿为最亮星”，我们将在这一起探讨Java技术。
每个文档都有相关性评分，用一个正浮点数字段_score来表示 。_score的评分越高，相关性越高。
查询语句会为每个文档生成一个_score字段。（评分的计算方式取决于查询类型 不同的查询语句用于不同的目的，这里不详细介绍。）
Elasticsearch 的相似度算法被定义为检索词频率/反向文档频率，TF/IDF，包括以下内容：
检索词频率
检索...
石墨烯2.x 不支持石墨烯1.x。
Python 3.6、3.7、3.8、3.9和3.10。 不支持Python 2。
Elasticsearch 6.x，7.x。 不需要对Elasticsearch 5.x的支持。
主要功能和亮点
已实现的ElasticsearchConnectionField和ElasticsearchObjectType是使用graphene的核心类。
用于搜索，过滤，排序等的可插入后端。不喜欢现有的后端吗？ 覆盖，扩展或编写自己的。
搜索后端。
过滤后端。
订购后端。
突出显示后端。
源过滤器后端。
多面搜索后端（包括全局聚合）。
发布过滤器后端。
分数过滤器后端。
查询字符串后端。
简单查询字符串后端。
有关计划实施的内容，请参阅。
您是否需要Django REST Framework的
在这篇资源中，我们将详细介绍如何使用DSL来构建复杂的查询语句，以满足各种搜索需求。首先，我们将学习DSL的基本结构和语法规则，包括查询、过滤器、聚合和排序等核心概念。通过深入了解DSL的语法，您将能够灵活地组合不同类型的查询条件，以实现精准的数据检索。接下来，我们将探讨DSL的高级特性和用法。我们将讨论全文搜索、模糊查询、正则表达式查询和范围查询等常用查询方式，以及它们在DSL中的具体实现。同时，我们还将介绍布尔查询、should查询和must_not查询等与逻辑关系相关的查询语句，帮助您更好地理解DSL的灵活性和强大之处。此外，我们还将深入讨论聚合操作在DSL中的应用。通过使用聚合查询，您可以对检索结果进行分组、统计和计算等操作，以获取更全面的数据分析结果。我们将详细介绍诸如terms聚合、date_histogram聚合和range聚合等不同类型的聚合操作，帮助您掌握DSL在数据分析方面的强大功能。最后，我们将分享一些实用技巧和最佳实践，帮助您充分发挥DSL在Elasticsearch中的优势。我们将探讨性能优化、查询调试和索引优化等关键主题，以提升查询效率和搜索准确性。
"birthday":"1996-6-6",
"interest":"swimming climbing walking",
"address":"ShanDong province",
"company":"yunzhihui",
"h...
在开发项目中一般都会有搜索功能。如果是面向C端的搜索功能，往往都特别考验性能。比如普通的商城系统中的商品搜索或者一些资源的站内搜索。
可能以前的做法就是对商品表做一个按名称或商品描述做模糊查询。更好一点的是对搜索关键字进行分词，并且专门建一个搜索词库表。不过前期需要对搜索词进行拆解然后幂集组合并于商品ID关联，搜索字与词库表的字以完全匹配的方式查询并找到商品ID。
虽然建词库表也是不错的解决方法，但是还要拆解存库建索引，相对比较麻烦。所以也是在网上查询了解到了elast...
在这个示例中，我们使用了 ".keyword" 后缀来指定精确匹配的文本类型字段。如果您没有使用 ".keyword" 后缀，则Elasticsearch将默认使用分析后的文本进行排序。
请注意，如果您想要同时使用多个排序字段，可以使用数组来指定它们的顺序：
"sort": [
{"numeric_field": {"order": "asc"}},
{"date_field": {"order": "desc"}},
{"text_field.keyword": {"order": "asc"}}
