ElasticSearch 之 dis_max tie_break的应用

1. 插入数据

PUT /my_index/my_type/
{
    "title": "Quick brown rabbits",
    "body":  "Brown rabbits are commonly seen."
}

PUT /my_index/my_type/
{
    "title": "Keeping pets healthy",
    "body":  "My quick brown fox eats rabbits on a regular basis."
}

2. 搜索

{
    "query": {
        "bool": {
            "should": [
                { "match": { "title": "Brown fox" }},
                { "match": { "body":  "Brown fox" }}
            ]
        }
    }
}

3. 结果

{
  "hits": [
     {
        "_id":      "",
        "_score":   0.14809652,
        "_source": {
           "title": "Quick brown rabbits",
           "body":  "Brown rabbits are commonly seen."
        }
     },
     {
        "_id":      "",
        "_score":   0.09256032,
        "_source": {
           "title": "Keeping pets healthy",
           "body":  "My quick brown fox eats rabbits on a regular basis."
        }
     }
  ]
}

　　理论上 2 的文档其实是我们需要的，但是搜索的结果不是。要理解原因，需要知道 bool 查询时如何计算得到其分值的：

1. 运行should子句中的两个查询
2. 相加查询返回的分值
3. 将相加得到的分值乘以匹配的查询子句的数量
4. 除以总的查询子句的数量

　　文档1 在两个字段中都包含了 brown，因此两个 match 查询都匹配成功并拥有了一个分值。文档2 在 body 字段中包含了 brown 以及 fox，但是在 title 字段中没有出现任何搜索的单词。因此对 body 字段查询得到的高分加上对 title字段查询得到的零分，然后再乘以匹配的查询子句数量1，最后除以总的查询子句数量2，导致整体分值比文档1 的低。具体计算过程如下：

score_1 = ( + ) *  /  =
score_2 = ( + ) *  /  = 

　　在这个例子中，title 和 body 字段是互相竞争的。我们想要找到一个最佳匹配(Best-matching)的字段。

　　如果我们不是合并来自每个字段的分值，而是使用最佳匹配字段的分值作为整个查询的整体分值呢？这就会让包含有我们寻找的两个单词的字段有更高的权重，而不是在不同的字段中重复出现的相同单词。

4. dis_max 查询

　　相比使用bool查询，我们可以使用dis_max查询(Disjuction Max Query)。Disjuction的意思"OR"(而Conjunction的意思是"AND")，因此Disjuction Max Query的意思就是返回匹配了任何查询的文档，并且分值是产生了最佳匹配的查询所对应的分值：

{
    "query": {
        "dis_max": {
            "queries": [
                { "match": { "title": "Brown fox" }},
                { "match": { "body":  "Brown fox" }}
            ]
        }
    }
}

　　它会产生我们期望的结果：

{
  "hits": [
     {
        "_id":      "",
        "_score":   0.21509302,
        "_source": {
           "title": "Keeping pets healthy",
           "body":  "My quick brown fox eats rabbits on a regular basis."
        }
     },
     {
        "_id":      "",
        "_score":   0.12713557,
        "_source": {
           "title": "Quick brown rabbits",
           "body":  "Brown rabbits are commonly seen."
        }
     }
  ]
}

5. 最佳字段查询调优

　　如果用户搜索的是"quick pets"，那么会发生什么呢？两份文档都包含了单词 quick，但是只有文档2 包含了单词 pets。两份文档都没能在一个字段中同时包含搜索的两个单词。

一个像下面那样的简单 dis_max 查询会选择出拥有最佳匹配字段的查询子句，而忽略其他的查询子句：

查询语句：
{
    "query": {
        "dis_max": {
            "queries": [
                { "match": { "title": "Quick pets" }},
                { "match": { "body":  "Quick pets" }}
            ]
        }
    }
}
得到的结果：
{
  "hits": [
     {
        "_id": "",
        "_score": 0.12713557,
        "_source": {
           "title": "Quick brown rabbits",
           "body": "Brown rabbits are commonly seen."
        }
     },
     {
        "_id": "",
        "_score": 0.12713557,
        "_source": {
           "title": "Keeping pets healthy",
           "body": "My quick brown fox eats rabbits on a regular basis."
        }
     }
   ]
}

　　可以发现，两份文档的分值是一模一样的。

　　我们期望的是同时匹配了title字段 和 body字段 的文档能够拥有更高的排名，但是结果并非如此。需要记住：dis_max 查询只是简单的使用最佳匹配查询子句得到的_score。

6. tie_breaker

但是，将其它匹配的查询子句考虑进来也是可能的。通过指定tie_breaker参数：

查询语句：
{
    "query": {
        "dis_max": {
            "queries": [
                { "match": { "title": "Quick pets" }},
                { "match": { "body":  "Quick pets" }}
            ],
            "tie_breaker": 0.3
        }
    }
}
它会返回以下结果：
{
  "hits": [
     {
        "_id": "",
        "_score": 0.14757764,
        "_source": {
           "title": "Keeping pets healthy",
           "body": "My quick brown fox eats rabbits on a regular basis."
        }
     },
     {
        "_id": "",
        "_score": 0.124275915,
        "_source": {
           "title": "Quick brown rabbits",
           "body": "Brown rabbits are commonly seen."
        }
     }
   ]
}

现在文档2 的分值比文档1 稍高一些。
　　tie_breaker参数会让dis_max查询的行为更像是dis_max和bool的一种折中。它会通过下面的方式改变分值计算过程：

　　1. 取得最佳匹配查询子句的_score。

　　2. 将其它每个匹配的子句的分值乘以tie_breaker。

　　3. 将以上得到的分值进行累加并规范化。

通过tie_breaker参数，所有匹配的子句都会起作用，只不过最佳匹配子句的作用更大。