在 Elasticsearch 中，可以使用多种排序方式对检索结果进行排序。常见的排序方式包括按照相关度排序、按照时间排序、按照评分排序以及自定义排序等。
其中，按照相关度排序是最常用的排序方式，它使用 TF/IDF 算法来计算每个文档的相关度得分，然后根据得分高低进行排序。相关度排序通常是默认的排序方式。
如果需要按照时间排序，可以通过对时间字段进行排序来实现。例如，假设某个文档有一个名为 timestamp 的时间字段，则可以使用以下代码将查询结果按照时间倒序排列：
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{ "timestamp": { "order": "desc" } }
]
}如果需要按照评分排序，则可以使用 function_score 查询来实现。例如，假设需要对得分高于某个阈值的文档进行排序，则可以使用以下代码：
{
"query": {
"function_score": {
"query": { "match_all": {} },
"boost_mode": "replace",
"functions": [
{
"filter": { "range": { "_score": { "gte": 0.5 } } },
"weight": 2
}
]
}
}
}以上代码中，我们使用 function_score 查询对所有文档进行查询，然后对得分高于 0.5 的文档赋予更高的权重，从而实现按照评分排序的效果。
最后，如果需要自定义排序方式，则可以使用 sort 查询来实现。例如，假设需要将某个字段中的特定值排在前面，则可以使用以下代码：
{
"query": { "match_all": {} },
"sort": [
{
"my_field": {
"order": "asc",
"missing": "_first",
"unmapped_type": "string",
"nested": {
"path": "my_nested_field",
"filter": { "term": { "my_nested_field.is_selected": true } }
}
}
}
]
}以上代码中，我们对 my_field 字段进行排序，并将特定值（例如 "selected"）排在前面。同时，我们还使用了 missing 参数将缺失值排在最前面，以及 nested 参数对嵌套字段进行排序。