1、请问Elasticsearch中match和term检索的区别？

match：全文检索 分词 用在text类型
1）先对搜索内容进行分词，得到词条
2）使用词条匹配倒排索引库，得到文档ID
3）使用文档ID，查询具体的文档记录进行聚合（并集或交集）

term：精确匹配 不分词 用keyword,boolean,日期，数值
1）使用搜索内容全文匹配倒排索引库，得到文档ID
2）使用文档ID，查询具体的文档记录进行聚合（并集或交集）

2、请问Elasticsearch中如何实现多条件检索？must和filter的区别是什么？

使用布尔查询进行多条件检索

must的条件会参与算法过程，影响结果的排序
filter的条件不参与算法过程，不影响结果的排序

3、请问Elasticsearch如何实现搜索附近的酒店？ （假如简历上写了这个功能）

1）在hotel表中记录酒店的经度和维度值（后端干的）
2）前端把用户的坐标发送至后端（前端干的活）
3）后端根据用户坐标值，利用Elasticsearch的geo_distance做升序排序，里面参数大概是地理坐标，升降序规则（DESC/ASC）,距离单位
“sort”: [
{
“_geo_distance”: {
“location”: “22.57,113.88”,
“order”: “asc”,
“unit”: “km”
}
}
]

4、请问在Elasticsearch如何提升指定搜索结果的权重？（请问如何实现类似百度搜索结果的竞价排名的？）

1）首先，Elasticsearch默认情况下使用BM25算法（5.1版本以前，使用TF-IDF算法）计算_score得到，按照得到倒序
TF-IDF算法：TF（词频）* IDF（逆文档频率）
TF：词条在文档中出现的频率
IDF：计算词条在所有文档中的权限（出现越多文档，权限越低，反之则越高）
BM25：是 TF-IDF算法是升级版，单个词条的算分有一个上限，不至于过高，让曲线更加平滑
2）如果希望改变指定结果的权限，使用 function_score 函数提升权限
function_score 大体三部分条件：
第一部分：原始查询条件
第二部分：过滤条件和权重分值，过滤条件就是哪部分文档需要提分
第三部分：加权模式，对权限分值进行sum，avg，相乘等规则。