查询时权重提升

在 语句优先级（Prioritizing Clauses） 中，我们解释过如何在搜索时使用 boost 参数让一个查询语句比其他语句更重要。 例如：

GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "title": {
              "query": "quick brown fox",
              "boost": 2      1
            }
          }
        },
        {
          "match": {          2
            "content": "quick brown fox"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

1	title 查询语句的重要性是 content 查询的 2 倍，因为它的权重提升值为 2 。
2	没有设置 boost 的查询语句的值为 1 。

查询时的权重提升 是可以用来影响相关度的主要工具，任意类型的查询都能接受 boost 参数。 将 boost 设置为 2 ，并不代表最终的评分 _score 是原值的两倍；实际的权重值会经过归一化和一些其他内部优化过程。尽管如此，它确实想要表明一个提升值为 2 的句子的重要性是提升值为 1 语句的两倍。

在实际应用中，无法通过简单的公式得出某个特定查询语句的 “正确” 权重提升值，只能通过不断尝试获得。需要记住的是 boost 只是影响相关度评分的其中一个因子；它还需要与其他因子相互竞争。在前例中， title 字段相对 content 字段可能已经有一个 “缺省的” 权重提升值，这因为在 字段长度归一值中，标题往往比相关内容要短，所以不要想当然的去盲目提升一些字段的权重。选择权重，检查结果，如此反复。

提升索引权重

当在多个索引中搜索时， 可以使用参数 indices_boost 来提升整个索引的权重，在下面例子中，当要为最近索引的文档分配更高权重时，可以这么做：

GET /docs_2014_*/_search      1
{
  "indices_boost": {          2
    "docs_2014_10": 3,
    "docs_2014_09": 2
  },
  "query": {
    "match": {
      "text": "quick brown fox"
    }
  }
}

1	这个多索引查询涵盖了所有以字符串 docs_2014_ 开始的索引。
2	其中，索引 docs_2014_10 中的所有文件的权重是 3 ，索引 docs_2014_09 中是 2 ，其他所有匹配的索引权重为默认值 1 。

t.getBoost()

这些提升值在 Lucene 的 实用评分函数 中可以通过 t.getBoost() 获得。 权重提升不会被应用于它在查询表达式中出现的层，而是会被合并下转至每个词中。 t.getBoost() 始终返回当前词的权重或当前分析链上查询的权重。

 

实际上，要想解读 explain 的输出是相当复杂的，在 explanation 里面完全看不到 boost 值，也完全无法访问上面提到的 t.getBoost() 方法，权重值融合在 queryNorm中并应用到每个词。尽管说， queryNorm 对于每个词都是相同的，还是会发现一个权重提升过的词的 queryNorm 值要高于一个没有提升过的。