ElasticSearch多条件排序：单请求实现精确匹配+默认评分排序

核心是通过多条件排序结合布尔查询，区分精确匹配与非精确匹配的结果，满足你的排序规则。以下是完整的查询语句：

{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        // 精确匹配name字段的完整关键词
        {
          "term": {
            "name.keyword": "Product FGH"
          }
        },
        // 匹配包含关键词的相似记录（确保两个词都存在）
        {
          "match": {
            "name": {
              "query": "Product FGH",
              "operator": "and"
            }
          }
        }
      ],
      "minimum_should_match": 1
    }
  },
  "sort": [
    // 第一步：给精确匹配的记录最高优先级
    {
      "_script": {
        "type": "number",
        "script": {
          "source": "doc['name.keyword'].value == 'Product FGH' ? 1 : 0",
          "lang": "painless"
        },
        "order": "desc"
      }
    },
    // 第二步：精确匹配组内按date降序排序
    {
      "date": {
        "order": "desc"
      }
    },
    // 第三步：非精确匹配组按默认相关性评分排序
    {
      "_score": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

关键部分说明： #

• 查询逻辑：布尔查询的should子句同时包含精确匹配（term查询name.keyword子字段，确保完全匹配）和相似匹配（match查询，operator: and保证"Product"和"FGH"两个词都出现在name中），minimum_should_match:1确保只要满足任一条件就返回结果。
• 排序逻辑：
  1. 自定义脚本排序：给精确匹配的记录标记为1，非精确匹配标记为0，降序排列后精确结果会排在最前面。
  2. 精确匹配组内按date字段降序，保证最新的记录优先。
  3. 非精确匹配的记录按ElasticSearch默认的相关性评分（_score）降序排列，符合常规搜索的相关性逻辑。

注意事项： #

确保你的name字段映射包含keyword子字段（默认text类型会自动生成），如果没有需要先调整字段映射，否则无法用term实现精确匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者petr