25_Boosting_clauses.asciidoc

查询语句提升权重

当然 bool 查询不仅限于组合简单的单个词 match 查询，它可以组合任意其他的查询，以及其他 bool 查询。普遍的用法是通过汇总多个独立查询的分数，从而达到为每个文档微调其相关度评分 _score 的目的。

假设想要查询关于 “full-text search（全文搜索）” 的文档，但我们希望为提及 “Elasticsearch” 或 “Lucene” 的文档给予更高的 权重 ，这里 更高权重 是指如果文档中出现 “Elasticsearch” 或 “Lucene” ，它们会比没有的出现这些词的文档获得更高的相关度评分 _score ，也就是说，它们会出现在结果集的更上面。

一个简单的 bool 查询 允许我们写出如下这种非常复杂的逻辑：

GET /_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "must": {
                "match": {
                    "content": { (1)
                        "query":    "full text search",
                        "operator": "and"
                    }
                }
            },
            "should": [ (2)
                { "match": { "content": "Elasticsearch" }},
                { "match": { "content": "Lucene"        }}
            ]
        }
    }
}

1. content 字段必须包含 full 、 text 和 search 所有三个词。

2. 如果 content 字段也包含 Elasticsearch 或 Lucene ，文档会获得更高的评分 _score 。

should 语句匹配得越多表示文档的相关度越高。目前为止还挺好。

但是如果我们想让包含 Lucene 的有更高的权重，并且包含 Elasticsearch 的语句比 Lucene 的权重更高，该如何处理?

我们可以通过指定 boost 来控制任何查询语句的相对的权重， boost 的默认值为 1 ，大于 1 会提升一个语句的相对权重。所以下面重写之前的查询：

GET /_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "must": {
                "match": {  (1)
                    "content": {
                        "query":    "full text search",
                        "operator": "and"
                    }
                }
            },
            "should": [
                { "match": {
                    "content": {
                        "query": "Elasticsearch",
                        "boost": 3 (2)
                    }
                }},
                { "match": {
                    "content": {
                        "query": "Lucene",
                        "boost": 2 (3)
                    }
                }}
            ]
        }
    }
}

1. 这些语句使用默认的 boost 值 1 。

2. 这条语句更为重要，因为它有最高的 boost 值。

3. 这条语句比使用默认值的更重要，但它的重要性不及 Elasticsearch 语句。

Note

boost 参数被用来提升一个语句的相对权重（ boost 值大于 1 ）或降低相对权重（ boost 值处于 0 到 1 之间），但是这种提升或降低并不是线性的，换句话说，如果一个 boost 值为 2 ，并不能获得两倍的评分 _score 。 相反，新的评分 score 会在应用权重提升之后被 _归一化 ，每种类型的查询都有自己的归一算法，细节超出了本书的范围，所以不作介绍。简单的说，更高的 boost 值为我们带来更高的评分 _score 。 如果不基于 TF/IDF 要实现自己的评分模型，我们就需要对权重提升的过程能有更多控制，可以使用 function_score 查询操纵一个文档的权重提升方式而跳过归一化这一步骤。

更多的组合查询方式会在下章多字段搜索中介绍，但在此之前，让我们先看另外一个重要的查询特性：文本分析（text analysis）。