子句说明
用户可以通过查询语句控制结果的排序方式，包括指定排序的字段和升降序。
语法说明
排序子句格式为：+field1;-field2
field为要排序的字段，+为按字段值升序排序，-为降序排序；
field也支持简单的算术运算，如+、-、*、\等，但参与运算的字段类型必须一致；
支持多维排序，中间用分号（;）分隔；多维排序的含义为，先按照第一维分数排序，如果第一维分数一样，再按照第二维分数进行档内排序，以此类推。
field部分也可以为“RANK”，表示按照相关性（即排序表达式的计算分值）进行排序。
注意事项
sort为非必选子句。如果不填，则默认为sort=-RANK（按照相关性分值降序返回结果）；如果显式使用了sort子句，且子句中不包含RANK，那么定义了排序表达式也不会起作用；
在sort中出现的字段必须在定义应用结构的时候，创建为属性；
返回值为数值型的（int或者float）功能性函数也可以在sort子句中使用；
literal 类型字段，英文字母按字母先后顺序排序，数字按位置按个比较大小排序，中文按ASCII码排序。
大部分场景下array类型字段均不支持。
多维sort（如：sort=-field1;-field2;-field3）排序性能与每一维排序的数据特点有关，所以排序性能不能稳定保证，推荐使用排序表达式做排序。例：设置精排：normalize(field1)*100+normalize(field2)*10+normalize(field3)+first_phase_score*10000 （表示获取基础排序表达式分数） ，可参考业务排序函数。
功能性函数使用
distance: 获取两个点之间的球面距离。一般用于LBS的距离计算。
举例：
查找用户搜索的外婆家，并按照距离由近及远排序：
query=default:'外婆家'&&sort=+distance(lon,lat,"120.34256","30.56982")tag_match: 用于对查询语句和文档做标签匹配，使用匹配结果对文档进行算分加权
举例：（详细案例可点击上方链接）
sort=-tag_match("user_options", options, "mul", "sum", "false", "true", 100)。示例
查找应用中包含“浙大”的文档，并按照type进行升序排序，如果type相同，则按照文本相关性进行排序（参考排序策略配置）：
query=default:'浙大'&&sort=+type;-RANK //精排表达式可以为text_relevance(fileld)查找应用中包含“浙大”的文档，并按照hits（点击）和comments（评论数）总和降序排序：
query=default:'浙大'&&sort=-(hits+comments)