我正在使用ES v0.90.1。 我希望能够使用其中一个字段来提升特定类型索引的文档。 如the official documentation中所述，我定义了我的映射：
{
"mappings": {
"mytesttype": {
"_boost": {
"name": "doc_boost",
"null_value": 1.0
},
"properties": {
"date_start": {
"type": "date",
"format": "date_time"
},
"date_end": {
"type": "date",
"format": "date_time"
}
}
}
}
}
所以，在我看来，我说我的索引的类型mytesttype有一个名为doc_boost的文档提升字段，其默认值为1。
这是创建后索引的元素：
{
state: open
settings: {
index.number_of_shards: 1
index.number_of_replicas: 0
index.version.created: 900199
}
mappings: {
mytesttype: {
_boost: {
null_value: 1
name: doc_boost
}
properties: {
date_end: {
format: date_time
type: date
}
date_start: {
format: date_time
type: date
}
y: {
type: long
}
x: {
type: long
}
}
}
}
aliases: [ ]
}
然后我尝试索引两个文档：
{
"ref": "ref-1",
"date_start": "2013-07-01T00:00:00.000+0000",
"date_end": "2016-07-01T00:00:00.000+0000",
"y": 100,
"x": 100,
"doc_boost": 1.0
}
{
"ref": "ref-2",
"date_start": "2013-07-01T00:00:00.000+0000",
"date_end": "2016-07-01T00:00:00.000+0000",
"y": 100,
"x": 100,
"doc_boost": 2.0
}
除了doc_boost字段和ref值之外，这两个文档是相同的。
现在我的目标是做一个简单的请求，这个请求可以获得两个文档，但得分结果与doc_boost = 2一样高。所以这是我的要求：
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"x": {
"query": 100,
"type": "boolean"
}
}
},
{
"match": {
"y": {
"query": 100,
"type": "boolean"
}
}
},
{
"range": {
"date_start": {
"from": null,
"to": "now",
"include_lower": true,
"include_upper": true
}
}
},
{
"range": {
"date_end": {
"from": "now",
"to": null,
"include_lower": true,
"include_upper": true
}
}
}
]
}
}
}
我希望在ref-2文档上获得更高的分数，但这里是我得到的答案，以及解释输出：
{
took: 3
timed_out: false
_shards: {
total: 1
successful: 1
failed: 0
}
hits: {
total: 2
max_score: 2
hits: [
{
_shard: 0
_node: 99cl3dO9TFecp3fDiR3e6A
_index: test_elasticsearchtest
_type: mytesttype
_id: mkwrfEswSj-T5x0c5AObuw
_score: 2
_source: {
ref: ref-1
date_start: 2013-07-01T00:00:00.000+0000
date_end: 2016-07-01T00:00:00.000+0000
y: 100
x: 100
doc_boost: 1
}
_explanation: {
value: 2
description: sum of:
details: [
{
value: 0.5
description: ConstantScore(x:[100 TO 100]), product of:
details: [
{
value: 1
description: boost
}
{
value: 0.5
description: queryNorm
}
]
}
{
value: 0.5
description: ConstantScore(y:[100 TO 100]), product of:
details: [
{
value: 1
description: boost
}
{
value: 0.5
description: queryNorm
}
]
}
{
value: 0.5
description: ConstantScore(date_start:[* TO 1374063073249]), product of:
details: [
{
value: 1
description: boost
}
{
value: 0.5
description: queryNorm
}
]
}
{
value: 0.5
description: ConstantScore(date_end:[1374063073249 TO *]), product of:
details: [
{
value: 1
description: boost
}
{
value: 0.5
description: queryNorm
}
]
}
]
}
}
{
_shard: 0
_node: 99cl3dO9TFecp3fDiR3e6A
_index: test_elasticsearchtest
_type: mytesttype
_id: uvtIJ3n2RTad6CHnzENHgA
_score: 2
_source: {
ref: ref-2
date_start: 2013-07-01T00:00:00.000+0000
date_end: 2016-07-01T00:00:00.000+0000
y: 100
x: 100
doc_boost: 2
}
_explanation: {
value: 2
description: sum of:
details: [
{
value: 0.5
description: ConstantScore(x:[100 TO 100]), product of:
details: [
{
value: 1
description: boost
}
{
value: 0.5
description: queryNorm
}
]
}
{
value: 0.5
description: ConstantScore(y:[100 TO 100]), product of:
details: [
{
value: 1
description: boost
}
{
value: 0.5
description: queryNorm
}
]
}
{
value: 0.5
description: ConstantScore(date_start:[* TO 1374063073249]), product of:
details: [
{
value: 1
description: boost
}
{
value: 0.5
description: queryNorm
}
]
}
{
value: 0.5
description: ConstantScore(date_end:[1374063073249 TO *]), product of:
details: [
{
value: 1
description: boost
}
{
value: 0.5
description: queryNorm
}
]
}
]
}
}
]
}
}
两份文件都有相同的分数。有人可以向我解释我做错了吗？
答案 0 :(得分：1)
这里的问题是您没有执行任何全文搜索。从explain输出中可以看出，所有查询都映射到范围查询，不涉及任何评分。事实上他们只是匹配与否，你不能说多少，可以吗？这就是你在解释输出中找到ConstantScoreQuery的原因，这就是为什么不考虑文档提升的原因。
当需要计算分数以便说明文档与特定查询匹配多少时，通常会考虑索引时间提升（可以是文档级别或每个字段）。您将在解释输出的字段规范部分中看到索引时间提升因子。
要解决您遇到的问题，我建议您不要使用索引时间提升。它不灵活，因为它需要重新索引您的文档才能进行更改。我宁愿使用查询时间提升。 elasticsearch中有不同的查询允许您修改分数，请查看this other question以了解更多信息。
如果您愿意，您仍然可以依赖文档中的doc_boost字段，这意味着您仍需要重新编制文档索引才能更改该值。您只需要从映射中删除_boost片段，因为您将在查询时应用提升因子。然后，您可以将查询包装到custom score query并使用脚本修改分数，例如将其乘以doc_boost。
"custom_score" : {
"query" : {
....
},
"script" : "_score * doc['doc_boost'].value"
}