有时ES默认的评分规则并不能满足需求，时长会有在old_source的基础上根据某字段的值需要重新打分的需求场景，比如在相关度相差不大的情况下时间越进越靠前，或者评论数越多越靠前等等。此时需要重新打分。对此可以通过两种方式法来处理：1、在创建索引的时候提高文档的权重，根据因素字段值来给文档设置boost.这种方式在lucene之前有效，之后就无效了。不建议采用。2、通过function_query
下面以三个节点，主分片为3，副本为1的情况进行说明： 核心逻辑是通过计算权重来分配分片到节点，权重计算逻辑：首先计算分片的权重（节点的分片数量-每个节点的平均分片），然后是索引的权重（节点上索引的分片数量减去每个节点对应索引的平均分片数）；最终的权重值就是：0.45（分片平衡因子的默认值）*分片的权重+0.55（索引平衡因子的默认值）*索引的权重，得到的结果即为权重值；另外在计算权重
有时ES默认的评分规则并不能满足需求，时常会有在old_source的基础上根据某字段的值需要重新打分的需求场景，比如在相关度相差不大的情况下时间越进越靠前，或者评论数越多越靠前等等。此时需要重新打分。对此可以通过两种方式法来处理：1、在创建索引的时候提高文档的权重，根据因素字段值来给文档设置boost.这种方式在lucene5之前有效，之后就无效了。不建议采用。2、通过function_quer
elasticsearch搜索分数自定义以及相关度计算相关es通过其score字段对搜索结果进行排序 在进行业务开发时通常其默认的分数计算是不符合预期的。最简单的方法是通过boost字段来对每一个字段进行权重设置，来体现该字段的重要性。 boost字段会导致分数的计算公式发生改变，boost默认为1 例如：GET productinfo/_search
{
"_source": ["spuTi
权重计算 1. 上节回顾在昨日SPSS主成分分析 | 指标权重值计算真的不难！(上)中(点击复习)，我们利用SPSS中的数据标准化方法及主成分分析法，得出了“解释的总方差”和“成分矩阵”(如下图)接下来我们将利用主成分分析得出的数据计算指标权重2. 权重计算(1)输入数据将主成分分析中得出的“成分矩阵”及特征根复制的Excel中：对应主成分分析的数据为：(2)计算线性组合中的系数公式为：标
控制ElasticSearch的查询相关度官网：查询相关度1：ElasticSearch的查询权重每个文档与查询的相关度，在全文搜索引擎中不仅需要找到匹配的文档，还需根据它们相关度的高低进行排序。根据全文相关的公式或 相似算法（similarity algorithms） 会将多个因素合并起来，为每个文档生成一个相关度评分 _score 。_score 在查询结果中有显示1：相关度评分理论Luce
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2023-09-09 08:57:28
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### 实现"java es根据指定值设置权重"的流程
为了实现"Java ES根据指定值设置权重"，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤 1 | 创建Elasticsearch客户端连接 |
| 步骤 2 | 创建索引 |
| 步骤 3 | 添加文档 |
| 步骤 4 | 设置权重 |
下面我们将逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代
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": {
1、match略1.1 不同字段权重 如果需要为不同字段设置不同权重，可以考虑使用 bool 查询的 should 子句来组合多个 match 查询，并为每个 match 查询设置不同的权重。{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
本文主要对Elasticsearch中查询相关的知识做一个简单的总结，内容主要包括查询的评分机制，查询改写，过滤器，以及对常见的查询做一个简单的分类1. 评分机制在Lucense中默认使用TF/IDF算法对文档进行评分，该算法已经在前文做了简单的介绍，这里主要总结下什么样的因素可能得到高分 1. 越罕见的词被匹配上，得分越高。 2. 文档字段越短（包含更少的词项），文档的得分越高 3. 权重
一、数据类型列表 字段类型概述分类具体类型字符串类型text,keyword整数类型integer,long,short,byte浮点类型double,float,half_float,scaled_float逻辑类型boolean日期类型date范围类型range二、数据类型说明 类型说明：数据类型说明text 类型被全文搜索，字段内容会被分析，text类型的字段不用于排序，很少用于聚合keyw
文章目录一、核心概念二、环境依赖三、索引管理1.创建索引和分片副本数目2.集群管理工具2.1 chrome插件 elasticsearch-head下载地址操作界面四、水平扩容1.当前集群2个节点2.增加节点进行水平扩容，可以提高索引的最大数据存储量3.增加副本数目进行水平扩容，可以提供搜索操作吞吐量五、故障处理1.故障演练2.恢复节点六、读写原理1.路由计算2.分片控制2.1 协调节点2.2
最近业务上遇到重新排序制定打分策略需求，参考这篇文档，对es打分策略有所了解在进行搜索时，对于召回的排序方式一般是两种方式：不指定sort按照相关度以及其他因素综合得到的分值排序；另外一种是完全按照指定的sort（可以使多个field,和顺序有关）,此时分数是0，即没有相关性的概念。指定字段排序比较简单，按照分值排序就涉及到一些打分策略和二次评分的方式。ES采用的是lucene的打分算法(es 5
目录Apache Lucene评分Elasticsearch的脚本功能脚本执行过程中可以使用的对象使用自定义的脚本库搜索不同语言的内容使用加权影响得分加权function_score查询索引加权同义词同义词过滤器同义词规则Apache Lucene评分计算文档的评分属性时，考虑如下因素：文档加权：对文档建立索引时，对文档的加权值字段加权：查询和索引时，对字段的加权协调：基于文档条数的协调因子。对包
这篇文章主要关注于优化ES以得实现的最大索引吞吐量和降低监控和管理负载。 ES提供了分片和复制的推荐方法用于扩展和增加索引的可用性。分配稍多一点的分片是好的，但是大量的分片是不好的。很难定义什么是太多的分片，因为这取决于它们的大小以及它们是如何被使用的。不常使用的100个分片可能很好，而两个使用非常频繁的分片可能太多了。监视你的节点以确保它们有足
elasticsearch5.x：查询建议介绍、Suggester 介绍参考(重点)：https://elasticsearch.cn/article/142
参考（官网）：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-suggesters-completion.html一、查询建议介绍1. 查询建议是
前面我们已经讲过父子文档的作用以及创建步骤，不会的小伙伴可以参见之前的文章。本次我们直接切人主题，对父子文档进行排序介绍。文档排序方式 1、根据父文档字段排序父文档 >> 简单 2、根据父文档字段排序子文档 >> 稍复杂 不能直接进行sort排序需要父文档评分影响子文档排序 3、根据子文档字段排序父文档 >> 稍复杂 不能直接进行sort排序需要子文档评分影响父
检索方式 _searchES官方提供了两中检索方式:一种是通过 URL 参数进行搜索,另一种是通过 DSL(Domain Specified Language) 进行搜索。官方更推荐使用第二种方式第二种方式是基于传递JSON作为请求体(request body)格式与ES进行交互，这种方式更强大，更简洁语法： URL查询: GET /索引/类型/_search?参数 DSL查询: GET /索引/
--------------------------------------------------------------- 搜索开始--------------------------------------------------------------- ----------------------------------------
在我们实际的很多位置搜索中，我们有许多案例需要针对某个区域的搜索结果进行加权，从而使得这个区域的搜索结果的得分较高而排在返回结果的前面。比如有一下的一些使用场景：针对地理位置搜索，对于某个区域的搜索结果进行加权，从而提高对这个区域人口的警觉。在 Elasticsearch 中，我们可以使用行政区域来进行检索。你可以在文章中看到这个是如何实现的。关于 EMS (Elastic Maps Servic
