如何在不使用排序的情况下在 Elasticsearch 底部获取一些文档？

Question

我正在使用弹性搜索 7.9.0
存储的文档如下：

{
  "student": {
    "marks": [
      {
        "sub": 80
      },
      {
        "sub": 90
      },
      {
        "sub": 100
      }
    ],
    "total_marks": 270
  }
}

如果学生缺席考试，我的文件将是

{
  "student": {
    "marks": [
      {
        "sub": 0
      },
      {
        "sub": 0
      },
      {
        "sub": 0
      }
    ],
    "total_marks": 0
  }
}

现在在搜索学生时，我的命中应该包含所有学生，但缺席的学生应该排在最后。
我不应该在总分上添加排序。
还有一些字段要匹配，排序应该根据elasticsearch的默认评分来完成。比如topper可能先来，或者不及格的学生也可能先来，但所有缺席的学生都应该最后来。
我们怎样才能做到这一点？

我尝试为totalmarks 添加负提升。它没有按预期工作。
请帮我。提前致谢。

Answer 1

Boosting query 可用于对某些文档进行降级

肯定的：- 我使用 match_all 来返回所有文档。

Negative :- 适用于从正查询过滤的文档子集，即负文档也必须在正查询中返回。

查询

{
  "query": {
    "boosting": {
      "positive": {
        "match_all": {}
      },
      "negative": {
        "range": {
          "student.total_marks": {
            "gte": 0,
            "lte": 0
          }
        }
      },
      "negative_boost": 0.2,
      "boost": 1
    }
  }
}

结果

"hits" :
 [
      {
        "_index" : "index32",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "RTsT5HsBssOzZCY8olGD",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "student" : {
            "name" : "Guru",
            "new_student" : true,
            "total_marks" : 100
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "index32",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "RjsT5HsBssOzZCY8plFr",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "student" : {
            "name" : "Mayur",
            "new_student" : false,
            "total_marks" : 90
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "index32",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "STtN5HsBssOzZCY8olFq",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "student" : {
            "name" : "Abc",
            "new_student" : true,
            "total_marks" : 90
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "index32",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "RzsT5HsBssOzZCY8rVFz",
        "_score" : 0.2,
        "_source" : {
          "student" : {
            "name" : "Darshan",
            "new_student" : false,
            "total_marks" : 0
          }
        }
      },
      {
        "_index" : "index32",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "SDsT5HsBssOzZCY8uFEe",
        "_score" : 0.2,
        "_source" : {
          "student" : {
            "name" : "Manu",
            "new_student" : true,
            "total_marks" : 0
          }
        }
    }
]