20_Tuning_best_field_queries.asciidoc

最佳字段查询调优

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 的 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, (1)
        "_source": {
           "title": "Quick brown rabbits",
           "body": "Brown rabbits are commonly seen."
        }
     },
     {
        "_id": "2",
        "_score": 0.12713557, (1)
        "_source": {
           "title": "Keeping pets healthy",
           "body": "My quick brown fox eats rabbits on a regular basis."
        }
     }
   ]
}

1. 注意两个评分是完全相同的。

我们可能期望同时匹配 title 和 body 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

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

1. 文档 2 的相关度比文档 1 略高。

tie_breaker 参数提供了一种 dis_max 和 bool 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。

Note	tie_breaker 可以是 0 到 1 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。