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最佳字段查询调优 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic

来源:网络转载 浏览:35123次 时间:2023-09-01
请注意:
本书基于 Elasticsearch 2.x 版本,有些内容可能已经过时。 Elasticsearch: 权威指南 » 深入搜索 » 多字段搜索 » 最佳字段查询调优 «  最佳字段     multi_match 查询  »

最佳字段查询调优编辑

当用户搜索 “quick pets” 时会发生什么呢? 在前面的例子中,两个文档都包含词 quick ,但是只有文档 2 包含词 pets ,两个文档中都不具有同时包含 两个词相同字段

如下,一个简单的 dis_max 查询会采用单个最佳匹配字段, 而忽略其他的匹配:

{
    "query": {
        "dis_max": {
            "queries": [
                { "match": { "title": "Quick pets" }},
                { "match": { "body":  "Quick pets" }}
            ]
        }
    }
}
{
  "hits": [
     {
        "_id": "1",
        "_score": 0.12713557, 
        "_source": {
           "title": "Quick brown rabbits",
           "body": "Brown rabbits are commonly seen."
        }
     },
     {
        "_id": "2",
        "_score": 0.12713557, 
        "_source": {
           "title": "Keeping pets healthy",
           "body": "My quick brown fox eats rabbits on a regular basis."
        }
     }
   ]
}

注意两个评分是完全相同的。

我们可能期望同时匹配 titlebody 字段的文档比只与一个字段匹配的文档的相关度更高,但事实并非如此,因为 dis_max 查询只会简单地使用 单个 最佳匹配语句的评分 _score 作为整体评分。

tie_breaker 参数编辑

可以通过指定 tie_breaker 这个参数将其他匹配语句的评分也考虑其中:

{
    "query": {
        "dis_max": {
            "queries": [
                { "match": { "title": "Quick pets" }},
                { "match": { "body":  "Quick pets" }}
            ],
            "tie_breaker": 0.3
        }
    }
}

结果如下:

{
  "hits": [
     {
        "_id": "2",
        "_score": 0.14757764, 
        "_source": {
           "title": "Keeping pets healthy",
           "body": "My quick brown fox eats rabbits on a regular basis."
        }
     },
     {
        "_id": "1",
        "_score": 0.124275915, 
        "_source": {
           "title": "Quick brown rabbits",
           "body": "Brown rabbits are commonly seen."
        }
     }
   ]
}

文档 2 的相关度比文档 1 略高。

tie_breaker 参数提供了一种 dis_maxbool 之间的折中选择,它的评分方式如下:

  1. 获得最佳匹配语句的评分 _score
  2. 将其他匹配语句的评分结果与 tie_breaker 相乘。
  3. 对以上评分求和并规范化。

有了 tie_breaker ,会考虑所有匹配语句,但最佳匹配语句依然占最终结果里的很大一部分。

tie_breaker 可以是 01 之间的浮点数,其中 0 代表使用 dis_max 最佳匹配语句的普通逻辑, 1 表示所有匹配语句同等重要。最佳的精确值需要根据数据与查询调试得出,但是合理值应该与零接近(处于 0.1 - 0.4 之间),这样就不会颠覆 dis_max 最佳匹配性质的根本。

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  • Introduction to Kibana
  • Logstash Starter Guide

官方地址:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_tuning_best_fields_queries.html

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