ES 搜索 (constant_score查询 忽略评分)

忽略 TF/IDF (忽略评分)
有时候我们根本不关心 TF/IDF ， 只想知道一个词是否在某个字段中出现过。可能搜索一个度假屋并希望它能尽可能有以下设施：

WiFi
Garden（花园）
Pool（游泳池）
这个度假屋的文档如下：

{ "description": "A delightful four-bedroomed house with ... " }
可以用简单的 match 查询进行匹配：

GET /_search
{
"query": {
"match": {
"description": "wifi garden pool"
}
}
}

 

但这并不是真正的 全文搜索 ，此种情况下，TF/IDF 并无用处。我们既不关心 wifi 是否为一个普通词，也不关心它在文档中出现是否频繁，关心的只是它是否曾出现过。实际上，我们希望根据房屋不同设施的数量对其排名——设施越多越好。如果设施出现，则记 1 分，不出现记 0 分。

constant_score 查询
在 constant_score 查询中，它可以包含查询或过滤，为任意一个匹配的文档指定评分 1 ，忽略 TF/IDF 信息：

GET /_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "constant_score": {
"query": { "match": { "description": "wifi" }}
}},
{ "constant_score": {
"query": { "match": { "description": "garden" }}
}},
{ "constant_score": {
"query": { "match": { "description": "pool" }}
}}
]
}
}
}

 

或许不是所有的设施都同等重要——对某些用户来说有些设施更有价值。如果最重要的设施是游泳池，那我们可以为更重要的设施增加权重：

GET /_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "constant_score": {
"query": { "match": { "description": "wifi" }}
}},
{ "constant_score": {
"query": { "match": { "description": "garden" }}
}},
{ "constant_score": {
"boost": 2 1
"query": { "match": { "description": "pool" }}
}}
]
}
}
}
1

 

pool 语句的权重提升值为 2 ，而其他的语句为 1 。

最终的评分并不是所有匹配语句的简单求和， 协调因子（coordination factor） 和 查询归一化因子（query normalization factor） 仍然会被考虑在内。

我们可以给 features 字段加上 not_analyzed 类型来提升度假屋文档的匹配能力：

{ "features": [ "wifi", "pool", "garden" ] }
默认情况下，一个 not_analyzed 字段会禁用 字段长度归一值（field-length norms） 的功能， 并将 index_options 设为 docs 选项，禁用 词频 ，但还是存在问题：每个词的 倒排文档频率 仍然会被考虑。

可以采用与之前相同的方法 constant_score 查询来解决这个问题：

GET /_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "constant_score": {
"query": { "match": { "features": "wifi" }}
}},
{ "constant_score": {
"query": { "match": { "features": "garden" }}
}},
{ "constant_score": {
"boost": 2
"query": { "match": { "features": "pool" }}
}}
]
}
}
}

 

实际上，每个设施都应该看成一个过滤器，对于度假屋来说要么具有某个设施要么没有——过滤器因为其性质天然合适。而且，如果使用过滤器，我们还可以利用缓存。

这里的问题是：过滤器无法计算评分。这样就需要寻求一种方式将过滤器和查询间的差异抹平。 function_score 查询不仅正好可以扮演这个角色，而且有更强大的功能。