过滤器会做一个判断: 是否应该将文档添加到结果集? 然而查询会做更精细的判断. 他们不仅决定一个文档是否要添加到结果集，而且还要计算文档的相关性（relevant）.

像过滤器一样, 布尔查询接受多个用must, must_not, and should的查询子句. 例:

在前面的查询中，凡是满足title字段中包含quick，但是不包含lazy的文档都会在查询结果中。到目前为止，布尔查询的作用非常类似于布尔过滤的作用。

<1> 文档3的得分更高，是因为它同时包含了brown 和 dog。

得分计算

布尔查询通过把所有符合must 和 should的子句得分加起来，然后除以must 和 should子句的总数为每个文档计算相关性得分。

must_not子句并不影响得分；他们存在的意义是排除已经被包含的文档。

精度控制

像我们控制match查询的精度一样，我们也可以通过minimum_should_match参数控制多少should子句需要被匹配，这个参数可以是正整数，也可以是百分比。

<1> 这也可以用百分比表示

结果集仅包含title字段中有"brown" 和 "fox", , 或 "fox" 和 "dog"的文档。如果一个文档包含上述三个条件，那么它的相关性就会比其他仅包含三者中的两个条件的文档要高。