Elasticsearch——评分机制详解
一个搜索引擎使用的时候必定需要排序这个模块，如果在不选择按照某一字段排序的情况下，都是按照打分的高低进行一个默认排序的，所以如果正式使用的话，必须对默认排序的打分策略有一个详细的了解才可以，否则被问起来为什么这个在前面，那个在后面？
将查询作为输入，将每一个因素最后通过公式综合起来，返回该文档的最终得分。这个综合考量的过程，就是将相关的文档被优先返回的考量过程。
Elasticsearch是基于Lucene的，所以它的评分机制也是基于Lucene的。在Lucene中把这种相关性称为得分（score），确定文档和查询有多大相关性的过程被称为打分（scoring）。
ES最常用的评分模型是 TF/IDF和BM25，TF-IDF属于向量空间模型，而BM25属于概率模型，但是他们的评分公式差别并不大，都使用IDF方法和TF方法的某种乘积来定义单个词项的权重，然后把和查询匹配的词项的权重相加作为整篇文档的分数。
在ES 5.0版本之前使用了TF/IDF算法实现，而在5.0之后默认使用BM25方法实现。
relevance score相关性算分：简单来说，就是计算出，一个索引中的文本，与搜索文本，他们之间的关联匹配程度。
通过倒排索引可以获取与查询语句相匹配的文档列表，那么如何将最符合用户查询需求的文档放到前列呢？
本质是一个排序问题，排序的依据是相关性算分。
Elasticsearch使用的是 term frequency/inverse document frequency算法，简称为TF/IDF算法。TF词频(Term Frequency)，IDF逆向文件频率(Inverse Document Frequency)
相关性算分的几个重要概念如下：
ES目前主要有两个相关性算分模型，如下：
BM25中的IDF公式为：
原版BM25的log中是没有加1的，Lucene为了防止产生负值，做了一点小优化。虽然对公式进行了更改，但其实和原来的公式没有实质性的差异，下面是新旧函数曲线对比：
BM25中TF的公式为：
其中tf是传统的词频值。先来看下改良前后的函数曲线对比（下图中k=1.2）：
可以看到，传统的tf计算公式中，词频越高，tf值就越大，没有上限。但BM中的tf，随着词频的增长，tf值会无限逼近(k+1)，相当于是有上限的。这就是二者的区别。一般 k取 1.2，Lucene中也使用1.2作为 k 的默认值。
在传统的计算公式中，还有一个norm。BM25将这个因素加到了TF的计算公式中，结合了norm因素的BM25中的TF计算公式为：
和之前相比，就是给分母上面的 k 加了一个乘数 (1.0−b+b∗L)(1.0−b+b∗L)。 其中的 L 的计算公式为：
其中，|d|是当前文档的长度，avgDl 是语料库中所有文档的平均长度。
b 是一个常数，用来控制 L 对最总评分影响的大小，一般取0~1之间的数（取0则代表完全忽略 L ）。Lucene中 b 的默认值为 0.75。
通过这些细节上的改良，BM25在很多实际场景中的表现都优于传统的TF-IDF，所以从Lucene 6.0.0版本开始，上位成为默认的相似度评分算法。
上例是通过similarity属性来指定打分模型，用到了以下三个参数：
如果我们要使用某种特定的打分模型，并且希望应用到全局，那么就在elasticsearch.yml配置文件中加入：
通过boosting可以人为控制某个字段的在评分过程中的比重，有两种类型：
通过在mapping中设置boost参数，可以在索引期间改变字段的评分权重：
需要注意的是：在索引期间修改的文档boosting是存储在索引中的，要想修改boosting必须重新索引该篇文档。
一旦映射建立完成，那么所有name字段都会自动拥有一个boost值，并且是以降低精度的数值存储在Lucene内部的索引结构中。只有一个字节用于存储浮点型数值（存不下就损失精度了），计算文档的最终得分时可能会损失精度。
另外，boost是应用与词条的。因此，再被boost的字段中如果匹配上了多个词条，就意味着计算多次的boost，这将会进一步增加字段的权重，可能会影响最终的文档得分。
查询期间的boosting可以避免上述问题。
几乎所有的查询类型都支持boost，例如：
就对于最终得分而言，加了boost的name查询更有影响力。也只有在bool查询中，boost更有意义。
boost也可以用于multi_match查询。
除此之外，我们还可以使用特殊的语法，只为特定的字段指定一个boost。通过在字段名称后添加一个^符号和boost的值。告诉ES只需对那个字段进行boost：
上例中，title字段被boost了3倍。
需要注意的是：在使用boost的时候，无论是字段或者词条，都是按照相对值来boost的，而不是乘以乘数。如果对于所有的待搜索词条boost了同样的值，那么就好像没有boost一样。因为Lucene会标准化boost的值。如果boost一个字段4倍，不是意味着该字段的得分就是乘以4的结果。
ES背后的评分过程比我们想象的要复杂，有时候某个查询结果可能跟我们的预期不太一样，这时候可以通过explain让ES解释一下评分细节。
由于结果太长，我们这里对结果进行了过滤（"size": 1返回一篇文档），只查看指定的字段（"_source": "name"只返回name字段）。
在新增的_explanation字段中，可以看到value值是0.9331132，那么是怎么算出来的呢？
分词spring在描述字段（name）出现了1次，所以TF的综合得分经过"description" : "tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:"计算，得分是0.43243244。
那么逆文档词频呢？根据"description" : "idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:"计算得分是0.98082924。
需要注意的是，explain的特性会给ES带来额外的性能开销，一般只在调试时使用。
搜索的时候，要依靠倒排索引；排序的时候，需要依靠正排索引，看到每个document的每个field，然后进行排序，所谓的正排索引，其实就是doc values。
在建立索引的时候，一方面会建立倒排索引，以供搜索用；一方面会建立正排索引，也就是doc values，以供排序，聚合，过滤等操作使用。
doc values是被保存在磁盘上的，此时如果内存足够，os会自动将其缓存在内存中，性能还是会很高；如果内存不足够，os会将其写入磁盘上。
DocValues默认是启用的，可以在创建索引的时候关闭，如果后面要开启DocValues，需要做reindex操作。
参考：
https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/scoring-theory.html
https://blog.csdn.net/qq_29860591/article/details/109574595
https://www.jianshu.com/p/2624f61f1d02
http://www.dtmao.cc/news_show_378736.shtml
https://blog.csdn.net/molong1208/article/details/50623948
https://www.cnblogs.com/Neeo/articles/10721071.html
https://www.cnblogs.com/jpfss/p/10775376.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/27951938
