ElasticSearch教程——relevance score

ElasticSearch汇总请查看：ElasticSearch教程——汇总篇

relevance score (相关性分数)

需求：搜索标题中包含java的帖子，同时呢，如果标题中包含hadoop或elasticsearch就优先搜索出来，同时呢，如果一个帖子包含java hadoop，一个帖子包含java elasticsearch，包含hadoop的帖子要比elasticsearch优先搜索出来

知识点，搜索条件的权重，boost，可以将某个搜索条件的权重加大，此时当匹配这个搜索条件和匹配另一个搜索条件的document，计算relevance score时，匹配权重更大的搜索条件的document，relevance score会更高，当然也就会优先被返回回来
 

默认情况下，搜索条件的权重都是一样的，都是1

GET /forum/article/_search 
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "title": "blog"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "match": {
            "title": {
              "query": "java"
            }
          }
        },
        {
          "match": {
            "title": {
              "query": "hadoop"
            }
          }
        },
        {
          "match": {
            "title": {
              "query": "elasticsearch"
            }
          }
        },
        {
          "match": {
            "title": {
              "query": "spark",
              "boost": 5
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

多shard场景下relevance score不准确问题大揭秘

1、如果你的一个index有多个shard的话，可能搜索结果会不准确

2、如何解决该问题？

（1）生产环境下，数据量大，尽可能实现均匀分配

数据量很大的话，其实一般情况下，在概率学的背景下，es都是在多个shard中均匀路由数据的，路由的时候根据_id，负载均衡
比如说有10个document，title都包含java，一共有5个shard，那么在概率学的背景下，如果负载均衡的话，其实每个shard都应该有2个doc，title包含java
如果说数据分布均匀的话，其实就没有刚才说的那个问题了

（2）测试环境下，将索引的primary shard设置为1个，number_of_shards=1，index settings

如果说只有一个shard，那么当然，所有的document都在这个shard里面，就没有这个问题了

（3）测试环境下，搜索附带search_type=dfs_query_then_fetch参数，会将local IDF取出来计算global IDF

计算一个doc的相关度分数的时候，就会将所有shard对的local IDF计算一下，获取出来，在本地进行global IDF分数的计算，会将所有shard的doc作为上下文来进行计算，也能确保准确性。但是production生产环境下，不推荐这个参数，因为性能很差。