本节书摘来华章计算机《深入理解Elasticsearch（原书第2版）》一书中的第2章 ，第2.2.3节，[美]拉斐尔·酷奇（Rafal Ku） 马雷克·罗戈任斯基（Marek Rogoziski）著 张世武 余洪淼 商旦 译 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
2.2.3 查询改写的属性
当然，多词项查询的rewrite属性也可以支持除了“constant_score_boolean”之外的其他取值。我们可以通过这个属性来控制查询在Lucene内部的改写方式。我们可以将rewrite参数存放在代表实际查询的JSON对象中，例如，像下面的代码这样：
现在让我们来看看rewrite参数有哪些选项可以配置。
scoring_boolean：该选项将每个生成的词项转化为布尔查询中的一个或从句（Boolean should clause）。这种改写方法需要针对每个文档都计算得分。因此，这种方法比较耗费CPU（因为要计算和保存每个词项的得分），而且有些查询生成了太多的词项，以至于超出了布尔查询默认的1024个从句的限制。默认的布尔查询限制可以通过设置Elasticsearch.yml文件的index.query.bool.max_clause_count属性来修改。用户需谨记，改写后的布尔查询的从句数越多，查询性能越低。
constant_score_boolean：该选项与前面提到过的scoring_boolean类似，但是CPU耗费更少，这是因为并不计算每个从句的得分，而是每个从句得到一个与查询权重相同的一个常数得分，默认情况下等于1，我们也可以通过设置查询权重来改变这个默认值。与scoring_boolean类似，该选项也有布尔从句数的限制。
constant_score_filter：正如Lucene的Javadocs描述的那样，该选项按如下方式改写原始查询—通过顺序遍历每个词项来创建一个私有的过滤器，标记所有包含这个词项的文档。命中的文档被赋予一个与查询权重相同的常量得分。当命中词项数或文档数较大时，该方法比scoring_boolean 和constant_score_boolean执行速度更快。
top_terms_N：该选项将每个生成的词项转化为布尔查询中的一个或从句，并保存计算出来的查询得分。与scoring_boolean不同之处在于，该方法只保留最佳的N个词项，以避免触及布尔从句数的限制，并提升查询整体性能。
top_terms_boost_N：该选项与top_terms_N类似，不同之处在于它的文档得分不是通过计算得出的，而是被设置为跟查询权重（boost）一致，默认值为1。
当rewrite属性设置为constant_score_auto或者没有设置时，Elasticsearch会根据查询的类型及其构造方式来决定是使用constant_score_filter还是constant_score_boolean。
现在，让我们再看一个例子。如果我们想在范例查询中使用top_terms_N选项，并且N的值设置为2，那么查询看起来与下面的代码类似：
从Elasticsearch返回的结果中可以看出，和我们之前使用的查询不同，这里的文档得分都不等于1.0。
这是因为top_terms_N需要保留得分最高的N个词项。
结束本节之前，读者应该会产生一个疑问，我们如何决定何时采用何种查询改写方法？该问题的答案更多地取决于您的应用场景。简单来说，如果您能接受较低的精度和相关性（但是追求更高的性能），那么可以采用top-N查询改写方法。如果您需要更高的查询精度和更好的相关性（同时可以接受较低的性能），那么应该采用布尔方法。
