Elasticsearch学习之深入搜索六 --- 平衡搜索结果的精准率和召回率

1. 召回率和精准度

　　比如你搜索一个java spark，总共有100个doc，能返回多少个doc作为结果，就是召回率，recall

精准度，比如你搜索一个java spark，能不能尽可能让包含java spark，或者是java和spark离的很近的doc，排在最前面，precision

直接用match_phrase短语搜索，会导致必须所有term都在doc field中出现，而且距离在slop限定范围内，才能匹配上

match phrase，proximity match，要求doc必须包含所有的term，才能作为结果返回；如果某一个doc可能就是有某个term没有包含，那么就无法作为结果返回

java spark --> hello world java --> 就不能返回了
java spark --> hello world, java spark --> 才可以返回

　　近似匹配的时候，召回率比较低，精准度太高了，但是有时可能我们希望的是匹配到几个term中的部分，就可以作为结果出来，这样可以提高召回率。同时我们也希望用上match_phrase根据距离提升分数的功能，让几个term距离越近分数就越高，优先返回，就是优先满足召回率的意思，java spark，包含java的也返回，包含spark的也返回，包含java和spark的也返回；同时兼顾精准度，就是包含java和spark，同时java和spark离的越近的doc排在最前面，此时可以用bool组合match query和match_phrase query一起，来实现上述效果

GET /forum/article/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match": {
          "title": {
            "query": "java spark" --> java或spark或java spark，java和spark靠前，但是没法区分java和spark的距离，也许java和spark靠的很近，但是没法排在最前面
          }
        }
      },
      "should": {
        "match_phrase": { --> 在slop以内，如果java spark能匹配上一个doc，那么就会对doc贡献自己的relevance score，如果java和spark靠的越近，那么就分数越高
          "title": {
            "query": "java spark",
            "slop":
          }
        }
      }
    }
  }
}

GET /forum/article/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "content": "java spark"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

2. 优化近似匹配的性能

　　match query的性能比phrase match和proximity match（有slop）要高很多。因为后两者都要计算position的距离。
match query比phrase match的性能要高10倍，比proximity match的性能要高20倍。优化proximity match的性能，一般就是减少要进行proximity match搜索的document数量。主要思路就是，用match query先过滤出需要的数据，然后再用proximity match来根据term距离提高doc的分数，同时proximity match只针对每个shard的分数排名前n个doc起作用，来重新调整它们的分数，这个过程称之为rescoring，重计分。因为一般用户会分页查询，只会看到前几页的数据，所以不需要对所有结果进行proximity match操作。用我们刚才的说法，match + proximity match同时实现召回率和精准度

　　默认情况下，match也许匹配了1000个doc，proximity match全都需要对每个doc进行一遍运算，判断能否slop移动匹配上，然后去贡献自己的分数
但是很多情况下，match出来也许1000个doc，其实用户大部分情况下是分页查询的，所以可能最多只会看前几页，比如一页是10条，最多也许就看5页，就是50条，proximity match只要对前50个doc进行slop移动去匹配，去贡献自己的分数即可，不需要对全部1000个doc都去进行计算和贡献分数

rescore：重打分

match：1000个doc，其实这时候每个doc都有一个分数了; proximity match，前50个doc，进行rescore，重打分，即可; 让前50个doc，term举例越近的，排在越前面

GET /forum/article/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "content": "java spark"
    }
  },
  "rescore": {
    "window_size": ,
    "query": {
      "rescore_query": {
        "match_phrase": {
          "content": {
            "query": "java spark",
            "slop":
          }
        }
      }
    }
  }
}