# 執行過濾 在前面的章節中，我們跳過了文檔得分的細節（搜索結果中的`_score`字段）。分數是一個數字值,是一個測量文本與查詢條件匹配度的相對值。得分越高，文檔越相關，得分越低文檔的相關度越低。 但并不是所有的查詢都需要計算得分，特別是在只過濾文檔集的場景中。對于那些我們不需要相關度得分的場景下，Elasticsearch會探測與自動優化查詢的執行過程，不計算無用的分數。 在前面的章節中我們介紹的[布爾查詢](../..//Query\_DSL/Compound\_queries/Bool\_Query.md)同樣也支持`過濾`子句的語法，在不改變得分的情況下，他使得查詢請求返回的文檔會被另一個條件進一步篩選。下面的示例，我們介紹一下[范圍查詢](../../Query_DSL/Term_level_queries/Range_Query.md)，它允許我們根據一個值得范圍來過濾文檔，它只能用的數字與日期類型的過濾上。 這個示例演示了使用一個布爾查詢來返回賬戶余額在20000與30000之間的所有賬戶信息（包括20000與30000）。換句話說，我們想要找到賬戶余額大于等于20000并且小于等于30000的賬戶。 ``` GET /bank/_search { "query": { "bool": { "must": { "match_all": {} }, "filter": { "range": { "balance": { "gte": 20000, "lte": 30000 } } } } } } ``` 分析上面的例子，被過濾的查詢包含一個`match_all`查詢（`query`部分）和一個`range`查詢（`filter`部分）。我們可以用其它的條件來替換`query`與`filter`部分的內容。在上面的應用場景中，范圍查詢的最大意義在于：所有的在這個范圍之內的文檔都是平等的（或者說相關度都是一樣的），沒有一個文檔比另一個文檔更相關。 除了`match_all`, `match`, `bool`,`filtered`和`range`查詢，還有很多其它類型的查詢，我們這里不會涉及。由于我們已經對它們的工作原理有了基本的理解，將其應用到其它類型的查詢、過濾器上也不是件難事。