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。
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：
GET /_search
{
"query" : {
"filtered" : {
"filter" : {
"term" : {
"user_id" : 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。
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：
GET /_search
{
"query" : {
"filtered" : {
"filter" : { "term" : { "user_id" : 1 }}
}
},
"sort": { "date": { "order": "desc" }}
}你会发现这里有两个不同点：
"hits" : {
"total" : 6,
"max_score" : null, <1>
"hits" : [ {
"_index" : "us",
"_type" : "tweet",
"_id" : "14",
"_score" : null, <1>
"_source" : {
"date": "2014-09-24",
...
},
"sort" : [ 1411516800000 ] <2>
},
...
}<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。
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。
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：
GET /_search
{
"query" : {
"filtered" : {
"query": { "match": { "tweet": "manage text search" }},
"filter" : { "term" : { "user_id" : 2 }}
}
},
"sort": [
{ "date": { "order": "desc" }},
{ "_score": { "order": "desc" }}
]
}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：
"sort": {
"dates": {
"order": "asc",
"mode": "min"
}
}