排序

相关性排序

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。 这一章我们会讲述相关性是什么以及它是如何计算的。 在此之前，我们先看一下sort参数的使用方法。

排序方式

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。

有时，即便如此，你还是没有一个有意义的相关性分值。比如，以下语句返回所有tweets中 user_id 是否 包含值 1：

过滤语句与 _score 没有关系，但是有隐含的查询条件 match_all 为所有的文档的 _score 设值为 1。 也就相当于所有的文档相关性是相同的。

字段值排序

下面例子中，对结果集按照时间排序，这也是最常见的情形，将最新的文档排列靠前。 我们使用 sort 参数进行排序：

你会发现这里有两个不同点：

<1> _score 字段没有经过计算，因为它没有用作排序。

<2> date 字段被转为毫秒当作排序依据。

首先，在每个结果中增加了一个 sort 字段，它所包含的值是用来排序的。 在这个例子当中 date 字段在内部被转为毫秒，即长整型数字1411516800000等同于日期字符串 2014-09-24 00:00:00 UTC。

其次就是 _score 和 max_score 字段都为 null。计算 _score 是比较消耗性能的, 而且通常主要用作排序 — 我们不是用相关性进行排序的时候，就不需要统计其相关性。 如果你想强制计算其相关性，可以设置track_scores为 true。

默认排序

作为缩写，你可以只指定要排序的字段名称：

“sort”: “number_of_children”

字段值默认以顺序排列，而 _score 默认以倒序排列。

多级排序

如果我们想要合并一个查询语句，并且展示所有匹配的结果集使用第一排序是date，第二排序是 _score：

排序是很重要的。结果集会先用第一排序字段来排序，当用用作第一字段排序的值相同的时候， 然后再用第二字段对第一排序值相同的文档进行排序，以此类推。

多级排序不需要包含 _score — 你可以使用几个不同的字段，如位置距离或者自定义数值。

字符串参数排序

字符查询也支持自定义排序，在查询字符串使用sort参数就可以：

GET /_search?sort=date:desc&sort=_score&q=search

为多值字段排序

在为一个字段的多个值进行排序的时候， 其实这些值本来是没有固定的排序的– 一个拥有多值的字段就是一个集合， 你准备以哪一个作为排序依据呢？

对于数字和日期，你可以从多个值中取出一个来进行排序，你可以使用min, max, avg 或 sum这些模式。 比说你可以在 dates 字段中用最早的日期来进行排序：

 

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