使用查询结构修改相关度

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：

  1.     quick OR brown OR red OR fox

可以将所有词都放在 bool 查询的同一层中：

  1. GET /_search
  2. {
  3.   "query": {
  4.     "bool": {
  5.       "should": [
  6.         { "term": { "text": "quick" }},
  7.         { "term": { "text": "brown" }},
  8.         { "term": { "text": "red"   }},
  9.         { "term": { "text": "fox"   }}
  10.       ]
  11.     }
  12.   }
  13. }

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：

  1.     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：

  1. GET /_search
  2. {
  3.   "query": {
  4.     "bool": {
  5.       "should": [
  6.         { "term": { "text": "quick" }},
  7.         { "term": { "text": "fox"   }},
  8.         {
  9.           "bool": {
  10.             "should": [
  11.               { "term": { "text": "brown" }},
  12.               { "term": { "text": "red"   }}
  13.             ]
  14.           }
  15.         }
  16.       ]
  17.     }
  18.   }
  19. }

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。