使用查询结构修改相关度 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic

使用查询结构修改相关度编辑

Elasticsearch 的查询表达式相当灵活， 可以通过调整查询结构中查询语句的所处层次，从而或多或少改变其重要性，比如，设想下面这个查询：

quick OR brown OR red OR fox

可以将所有词都放在 bool 查询的同一层中：

GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        { "term": { "text": "quick" }},
        { "term": { "text": "brown" }},
        { "term": { "text": "red"   }},
        { "term": { "text": "fox"   }}
      ]
    }
  }
}

这个查询可能最终给包含 quick 、 red 和 brown 的文档评分与包含 quick 、 red 、 fox 文档的评分相同，这里 Red 和 brown 是同义词，可能只需要保留其中一个，而我们真正要表达的意思是想做以下查询：

quick OR (brown OR red) OR fox

根据标准的布尔逻辑，这与原始的查询是完全一样的，但是我们已经在 组合查询（Combining Queries） 中看到， bool 查询不关心文档匹配的 程度 ，只关心是否能匹配。

上述查询有个更好的方式：

GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        { "term": { "text": "quick" }},
        { "term": { "text": "fox"   }},
        {
          "bool": {
            "should": [
              { "term": { "text": "brown" }},
              { "term": { "text": "red"   }}
            ]
          }
        }
      ]
    }
  }
}

现在， red 和 brown 处于相互竞争的层次， quick 、 fox 以及 red OR brown 则是处于顶层且相互竞争的词。

我们已经讨论过如何使用 match 、multi_match 、term 、bool 和 dis_max 查询修改相关度评分。本章后面的内容会介绍另外三个与相关度评分有关的查询： boosting 查询、 constant_score 查询和 function_score 查询。

Getting Started Videos

• Starting Elasticsearch
• Introduction to Kibana
• Logstash Starter Guide