逻辑图
ES查询结果的相关度/分数
  与关系型数据库的本质区别
    关系性数据库只解决匹不匹配的问题（Filter），而ES还解决了哪些结果更好的问题（Query）。
  如何计算分数/相关度
    TF-IDF，与TF的平方根成正比, 与DF的平方成反比
    BM25，基于概率
  对分数/相关度进行解释
    解释一个查询的算分过程
    解释问什么一个文档不匹配
  通过Rescore降低查询的开销
    再更小的数据集上执行较为复杂的匹配/算分操作
  强大的function_score
    weight: 权重
    field_value_factor: 使用文档中的数值调整分数
    script_score: Groovy脚本
    random_score: 随机性
    gauss: 属于衰减函数
  Field Data缓存
    预热
    内存上限，需重启
    内存断路器，每次加载数据进内存时进行容量预估
    磁盘存储，doc_values