在默认情况下，ES对搜索结果是按照相关性降序排序的。有时需要按照某些字段的值进行升序或者降序排序。ES提供了sort子句可以对数据进行排序。使用sort子句一般是按照字段信息进行排序，不受相关性影响，而且打分步骤需要耗费一定的硬件资源和时间，因此默认情况下，不对文档进行打分。使用sort排序分为两种类别，一种是按照字段值的大小进行排序，另一种是按照给定地理坐标的距离远近进行排序。...

针对不同的数据类型，ES提供了很多搜索匹配功能：在关系型数据库中，当需要查询所有文档的数据时，对应的SQL语句为select * form table_name。在ES中使用ES的match_all查询可以完成类似的功能。使用match_all查询文档时，ES不对文档进行打分计算，默认情况下给每个文档赋予1.0的得分。用户可以通过boost参数设定该分值。以下示例使用match_all查询所有文档

可以把推荐模型算法计算的商品和用户向量存储到ES索引中，当实时请求时，加载用户向量并使用ES的ScriptScore进行查询，使每个文档最终的排序分值等于当前用户向量与当前文档向量的相似度。查询时客户端可以把查询请求分发到ES中，ES从索引中查询并返回符合条件的记录主键，客户端再根据返回的记录主键请求RDBMS得到实时数据。在有些场景中，部分数据是强事务性的，或者说这些数据需要关联多张表才可以获取

传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。其中“三高”是指：

数据库索引类似于图书索引。有了索引便不需要浏览整本书，而是可以采取一种快捷方式，只查看一个有内容引用的有序列表。这使得 MongoDB 的查找速度提高了好几个数量级。

事务是数据库中处理的逻辑单元，包括一个或多个数据库操作，既可以是读操作，也可以是写操作。在某些情况下，作为这个逻辑处理单元的一部分，应用程序可能需要对多个文档（在一个或多个集合中）进行读写。事务的一个重要方面是它永远不会只完成一部分——它要么成功，要么失败。要使用事务，你所部署的 MongoDB 必须是 MongoDB 4.2 或更高版本，MongoDB 的驱动程序必须更新为 MongoDB 4.

MongoDB的各种查询，各种查询特性