原文地址: https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/query-scoring.html, 版权归 www.elastic.co 所有
英文版地址: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/query-scoring.html
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本书基于 Elasticsearch 2.x 版本，有些内容可能已经过时。
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使用查询结构修改相关度edit
Elasticsearch 的查询表达式相当灵活，可以通过调整查询结构中查询语句的所处层次，从而或多或少改变其重要性，比如，设想下面这个查询：
quick OR brown OR red OR fox
可以将所有词都放在 bool 查询的同一层中：
GET /_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "term": { "text": "quick" }},
{ "term": { "text": "brown" }},
{ "term": { "text": "red" }},
{ "term": { "text": "fox" }}
]
}
}
}
这个查询可能最终给包含 quick 、 red 和 brown 的文档评分与包含 quick 、 red 、 fox 文档的评分相同，这里 Red 和 brown 是同义词，可能只需要保留其中一个，而我们真正要表达的意思是想做以下查询：
quick OR (brown OR red) OR fox
根据标准的布尔逻辑，这与原始的查询是完全一样的，但是我们已经在 组合查询（Combining Queries） 中看到， bool 查询不关心文档匹配的 程度 ，只关心是否能匹配。
上述查询有个更好的方式：
GET /_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "term": { "text": "quick" }},
{ "term": { "text": "fox" }},
{
"bool": {
"should": [
{ "term": { "text": "brown" }},
{ "term": { "text": "red" }}
]
}
}
]
}
}
}
现在， red 和 brown 处于相互竞争的层次， quick 、 fox 以及 red OR brown 则是处于顶层且相互竞争的词。
我们已经讨论过如何使用 match 、multi_match 、term 、bool 和 dis_max 查询修改相关度评分。本章后面的内容会介绍另外三个与相关度评分有关的查询： boosting 查询、 constant_score 查询和 function_score 查询。