ElasticSearch默认评分机制

Question

我要寻找的是关于ElasticSearch（Lucene）的默认评分机制实际工作方式的简单明了的解释。我的意思是，它使用Lucene评分，还是使用自己的评分？

例如，我想通过“名称”字段搜索文档。我使用.NET NEST客户端编写查询。让我们考虑这种查询：

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")))
);

转换为此类JSON查询：

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

搜索大约有110万个文档。我得到的回报是（这只是结果的一部分，由我自己格式化）：

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，第二个字段是名称字段，ElasticSearch在其上执行搜索，第三个字段是得分。

如您所见，ES索引中有很多重复项。由于找到的一些文档具有不同的分数，尽管它们完全相同（仅具有不同的Id），所以我得出结论，不同碎片对整个数据集的不同部分执行搜索，这使我得出结论，该分数在一定程度上基于总体给定分片中的数据，而不是专门由搜索引擎实际考虑的文档中的数据。

问题是，这个评分到底如何工作？我的意思是，您能告诉我/告诉我/指出我精确的公式来计算ES找到的每个文档的分数吗？最终，如何改变这种评分机制？

Answer 1

默认评分是核心Lucene中的DefaultSimilarity算法，在此处大量记录。您可以通过配置自己的Similarity得分或使用类似custom_score查询的方法自定义得分。

就查询结果及其排序的有效性而言，显示的前五个结果中的奇数分数变化似乎很小，以至于我不太关心它，但是如果您想了解其原因，则explainapi可以显示你到底是怎么回事。