快速入门ElasticSearch（下）( 二 ) 高级查询前面学习的查询是最为基础的查

{"query": {"term": {"word_count": 5000}}}这样就可以查询出单词数为5000的文档记录，结果如下所示：
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当然它还支持范围查询，此时使用的关键字是range ，如果想要查询单词数在5000-9000内的文档记录，相对应的JSON格式信息为：
{"query": {"range": {"word_count": {"gte": 5000,"lte": 9000}}}}注意其中的gte和lte ， gte是greate than and equals的简写，也就是大于或者等于的意思。当然我们还可以对时间进行范围查询，如查询时间在2017-2018年之间的，即时间在2017-01-01至2018-12-31期间的文档记录，相对应的JSON格式信息为：
{"query": {"range": {"publish_date": {"gte": "2017-01-01","lte": "2018-12-31"}}}}当然了，如果想查询自2017年1月1日到现在的文档记录，只需将后面lte中的时间修改为"now"即可。这样关于子条件查询Query context的学习就先到此，接下来开始学习子条件查询Filter context 。
子条件查询Filter contextFilter context是指在查询过程中，只判断该文档是否满足条件，只有Yes或者No ，而Query context除了会判断是否满足条件，还判断满足条件后的匹配程度。
Filter context的关键字是bool ，同样使用POST方法，相应的接口API为，相对应的JSON格式信息为：
{"query": {"bool": {"filter": {"term": {"word_count": 5000}}}}}上面的例子就是过滤出单词数为5000的文档记录，注意ES会将filter的数据进行缓存，它的速度比query快一些，通常需要结合bool来使用。上面例子的过滤结果如下所示：
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复合条件查询在复合条件查询中，常用的两个查询分别是：固定分数查询和布尔查询。
固定分数查询在学习固定分数查询之前，先使用全文搜索来搜索标题中包含入门的文档记录，全文搜索使用的关键字是query ，同样使用POST方法，但是对应的接口API为，注意里面是不写索引的，此时相对应的JSON格式信息为：
{"query": {"match": {"title": "入门"}}}可以看到查询结果是12条，也就是将之前的所有记录都查询出来，同时发现ES给予每个查询结果都有一个_score它用于体现查询结果的匹配程度，也就是得分，得分越高表明越匹配查询条件。上例的查询结果如下所示：
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所谓的固定分数查询就是只在查询的时候将所有匹配结果的_score值都设置为相同的，如下所示：
【快速入门ElasticSearch（下）】{"query": {"constant_score": {"filter": {"match": {"title": "入门"}}}}}此时查询结果如下所示：
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假设开发者想指定固定的分数，此时可以将上述JSON格式的信息修改为：
{"query": {"constant_score": {"filter": {"match": {"title": "入门"}},"boost": 2}}}此时查询结果如下所示：
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由于此处使用了boost固定分数且使用了filter ，因此ElasticSearch会对结果进行缓存。