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ElasticSearch默认评分机制

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我正在寻找的是ElasticSearch(Lucene)的默认评分机制如何真正起作用的简单清晰的解释 . 我的意思是,它是否使用Lucene得分,或者它可能使用自己的得分?

例如,我想通过例如“名称”字段搜索文档 . 我使用.NET NEST客户端来编写查询 . 我们来考虑这种类型的查询:

IQueryResponse<SomeEntity> queryResult = client.Search<SomeEntity>(s =>
    s.From(0)
   .Size(300)
   .Explain()
   .Query(q => q.Match(a => a.OnField(q.Resolve(f => f.Name)).QueryString("ExampleName")))
);

这被转换为这样的JSON查询:

{
 "from": 0,
 "size": 300,
 "explain": true,
 "query": {
   "match": {
     "Name": {
       "query": "ExampleName"
      }
    }
  }
}

搜索执行的文档大约有110万个 . 我得到的回报是(这只是结果的一部分,我自己格式化):

650   "ExampleName" 7,313398

651   "ExampleName" 7,313398

652   "ExampleName" 7,313398

653   "ExampleName" 7,239194

654   "ExampleName" 7,239194

860   "ExampleName of Something" 4,5708737

其中第一个字段只是一个Id,第二个是ElasticSearch执行搜索的名称字段,第三个是得分 .

如您所见,ES索引中有许多重复项 . 由于一些已发现的文档具有不同的分数,尽管它们完全相同(只有不同的Id),我得出结论,不同的分片在整个数据集的不同部分上进行搜索,这使我得出结论,分数在某种程度上基于整体给定分片中的数据,而不仅仅是搜索引擎实际考虑的文档 .

问题是,这个得分究竟是如何运作的?我的意思是,你能告诉我/给我看/给我一个确切的公式来计算ES发现的每个文件的分数吗?最终,这个评分机制如何改变?

3 回答

  • 1

    分数变化基于给定分片中的数据(如您所怀疑的那样) . 默认情况下,ES使用名为' query then fetch ' which, sends the query to each shard, finds all the matching documents with scores using local TDIFs (this will vary based on data on a given shard - here'的搜索类型来解决您的问题) .

    您可以使用' dfs query then fetch '搜索类型更改此选项 - 预先查询每个分片询问术语和文档频率,然后向每个分片等发送查询 .

    您可以在网址中设置它

    $ curl -XGET '/index/type/search?pretty=true&search_type=dfs_query_then_fetch' -d '{
      "from": 0,
      "size": 300,
      "explain": true,
      "query": {
        "match": {
          "Name": {
            "query": "ExampleName"
          }
        }
      }
    }'
    
  • 2
  • 12

    默认评分是核心Lucene中的DefaultSimilarity算法,largely documented here . 您可以通过配置your own Similarity或使用类似custom_score query之类的内容来自定义评分 .

    显示的前五个结果中的奇数分数变化看起来很小,以至于它与我的关系不大,只要查询结果的有效性及其排序,但如果你想了解它的原因,explain api可以显示你究竟发生了什么 .

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