搜索是ES最最核心的内容，没有之一。前面章节的内容，索引、动态映射、分词器等都是铺垫，最重要的就是最后点击搜索这一下。下面我们就看看点击搜索这一下的背后，都做了哪些事情。
分数（score）ES的搜索结果是按照相关分数的高低进行排序的，咦？！ 怎么没说搜索先说搜索结果的排序了？咱们这里先把这个概念提出来，因为在搜索的过程中，会计算这个分数。这个分数代表了这条记录匹配搜索内容的相关程度。分数是一个浮点型的数字，对应的是搜索结果中的_score字段，分数越高代表匹配度越高，排序越靠前。
在ES的搜索当中，分为两种，一种计算分数，而另外一种是不计算分数的。
查询（query context）查询，代表的是这条记录与搜索内容匹配的怎么样，除了决定这条记录是否匹配外，还要计算这条记录的相关分数。这个和咱们平时的查询是一样的，比如我们搜索一个关键词，分词以后匹配到相关的记录，这些相关的记录都是查询的结果，那这些结果谁排名靠前，谁排名靠后呢？这个就要看匹配的程度，也就是计算的分数。
过滤（filter context）过滤，代表的含义非常的简单，就是YES or NO，这条记录是否匹配查询条件，它不会计算分数。频繁使用的过滤还会被ES加入到缓存，以提升ES的性能。下面我们看一个查询和过滤的例子，这个也是ES官网中的例子。
GET /_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "title": "Search" }}, { "match": { "content": "Elasticsearch" }} ], "filter": [ { "term": { "status": "published" }}, { "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}} ] } } }我们看一下请求的路径/_search，这个是请求的路径，而请求的方法是GET，我们再看请求体中，有一个query，这个代表着查询的条件。而bool中的must被用作query context，它在查询的时候会计算记录匹配的相关分数。filter中的条件用作过滤，只会把符合条件的记录检索出来，不会计算分数。
组合查询组合查询包含了其他的查询，像我们前面提到的query context和filter context。在组合查询中，分为很多种类型，我们挑重点的类型给大家介绍一下。
Boolean Queryboolean查询，前面我们写的查询语句就是一个boolean查询，boolean查询中有几个关键词，表格如下：
关键词 描述must 必须满足的条件，而且会计算分数，
filter 必须满足的条件，不会计算分数
should 可以满足的条件，会计算分数
must_not 必须不满足的条件，不会计算分数
我们看看下面的查询语句：
POST _search { "query": { "bool" : { "must" : { "term" : { "user" : "kimchy" } }, "filter": { "term" : { "tag" : "tech" } }, "must_not" : { "range" : { "age" : { "gte" : 10, "lte" : 20 } } }, "should" : [ { "term" : { "tag" : "wow" } }, { "term" : { "tag" : "elasticsearch" } } ], "minimum_should_match" : 1, "boost" : 1.0 } } }上面的查询是一个典型的boolean组合查询，里边的关键词都用上了。很多小伙伴们可能对must和should的区别不是很了解，must是必须满足的条件，我们的例子中must里只写了一个条件，如果是多个条件，那么里边的所有条件必须满足。而should就不一样了，should里边现在列出了两个条件，并不是说这两个条件必须满足，到底需要满足几个呢？我们看一下下面的关键字minimum_should_match，从字面上我们就可以看出它的含义，最小should匹配数，在这里设置的是1，也就是说，should里的条件只要满足1个，就算匹配成功。在boolean查询中，如果存在一个should条件，而没有filter和must条件的话，那么minimum_should_match的默认值是1，其他情况默认值是0。
我们再看一个实际的例子吧，还记得前面我们创建的ik_index索引吗？索引中存在着几条数据，数据如下：
_index _type _id ▲_score id title descik_index _doc fEsN-HEBZl0Dh1ayKWZb 1 1 苹果 苹果真好吃
ik_index _doc 2 1 1 香蕉 香蕉真好吃
ik_index _doc 1 1 1 香蕉 香蕉真好吃
ik_index _doc 3 1 1 橘子 橘子真好吃
ik_index _doc 4 1 1 桃子 桃子真好吃