处理结构化数据（比如：时间、数字、字符串、枚举）的数据库，只需检查文档（或关系数据库里的行）是否与查询匹配。

布尔的是/非匹配是全文搜索的基础，但不止如此，我们还要知道每个文档与查询的相关度，在全文搜索引擎中不仅需要找到匹配的文档，还需根据它们相关度的高低进行排序。

全文相关的公式或 相似算法（similarity algorithms） 会将多个因素合并起来，为每个文档生成一个相关度评分 _score 。本章中，我们会验证各种可变部分，然后讨论如何来控制它们。

当然，相关度不只与全文查询有关，也需要将结构化的数据考虑其中。可能我们正在找一个度假屋，需要一些的详细特征（空调、海景、免费 WiFi ），匹配的特征越多相关度越高。可能我们还希望有一些其他的考虑因素，如回头率、价格、受欢迎度或距离，当然也同时考虑全文查询的相关度。

所有的这些都可以通过 Elasticsearch 强大的评分基础来实现。

本章会先从理论上介绍 Lucene 是如何计算相关度的，然后通过实际例子说明如何控制相关度的计算过程。