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前言

Disjunction Max Query 又称最佳 best_fields 匹配策略，用来优化当查询关键词出现在多个字段中，以单个字段的最大评分作为文档的最终评分，从而使得匹配结果更加合理

写入数据

如下的两条例子数据：

docId: 1
title: java python go
content: java scaladocId: 2
title: kubernetes docker
content: java spring python

POST test01/doc/_bulk
{ "index" : { "_id" : "1" } }
{ "title" : "kubernetes docker", "content": "java spring python" }
{ "index" : { "_id" : "2" } }
{ "title" : "java python go", "content": "java scala" }

查询数据

GET test01/_search?
{"query": {"bool": {"should": [{"match": {"title": "java spring"}},{"match": {"content": "java spring"}}]}}
}

结果如下：

{"took" : 2,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 6,"successful" : 6,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 2,"max_score" : 0.5753642,"hits" : [{"_index" : "test01","_type" : "doc","_id" : "2","_score" : 0.5753642,"_source" : {"title" : "java python go","content" : "java scala"}},{"_index" : "test01","_type" : "doc","_id" : "1","_score" : 0.5753642,"_source" : {"title" : "kubernetes docker","content" : "java spring python"}}]}
}

可以看到，两个 doc 的 score 一样，尽管从内容上看 id=1 的 数据更应该排在前面，但默认的排序策略是有可能会导致id=2 的数据排在 id=1 的前面。

原理分析

在 ES 的默认评分策略下，boolean 查询的score是所有 should 条件匹配到的评分相加，下面简化分析一下得分流程，真实评分会比这个复杂，但大致思路一致：

在 id=1 中数据，由于 title 无命中，但 content 匹配到了 2 个关键词，所以得分为 2.

在 id=2 中数据，其 title 命中 1 个关键词 ，并且其 content 也命中一个关键词，所以最后得分也为 2.

从而得出了最终结果两个 doc 的得分一样

dis_max 查询

使用 dis_max查询优化匹配机制，采用单字段最大评分，作为最终的 score

GET test01/_search?
{"query": {"dis_max": {"queries": [{"match": {"title": "java spring"}},{"match": {"content": "java spring"}}]}}
}

结果如下：

{"took" : 4,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 6,"successful" : 6,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 2,"max_score" : 0.5753642,"hits" : [{"_index" : "test01","_type" : "doc","_id" : "1","_score" : 0.5753642,"_source" : {"title" : "kubernetes docker","content" : "java spring python"}},{"_index" : "test01","_type" : "doc","_id" : "2","_score" : 0.2876821,"_source" : {"title" : "java python go","content" : "java scala"}}]}
}

结果已经符合预期了

tie_breaker参数

前面的结果我们看到已经符合预期了，现在如果我们用 dis max 继续查询另一种 case：

GET test01/_search?
{"query": {"dis_max": {"queries": [{"match": {"title": "python scala"}},{"match": {"content": "python scala"}}]}}
}

结果如下：

"hits" : [{"_index" : "test01","_type" : "doc","_id" : "2","_score" : 0.2876821,"_source" : {"title" : "java python go","content" : "java scala"}},{"_index" : "test01","_type" : "doc","_id" : "1","_score" : 0.2876821,"_source" : {"title" : "kubernetes docker","content" : "java spring python"}}]

可以看到两者的评分又一样了，但从实际来说，我们肯定希望 id = 2 的文档的得分更高的，因为其在多个字段中都有命中，但因为 dis max的匹配评分机制，又导致忽略了其他字段的评分的贡献，这个时候就需要进一步优化了，在 dis max 里面可以使用 tie_breaker 参数来控制，tie_breaker的值默认是 0 ，其设置了tie_breaker参数之后，dis max 的工作原理如下：

1. 从得分最高的匹配子句中获取相关性得分。
2. 将任何其他匹配子句的分数乘以 tie_breaker 值。
3. 将最高分数和其他子句相乘的分数进行累加，得到最终的排序 score 值。

改进后的查询语句如下：

GET test01/_search?
{"query": {"dis_max": {"queries": [{"match": {"title": "python scala"}},{"match": {"content": "python scala"}}],"tie_breaker": 0.4}}
}

查询结果：

"hits" : {"total" : 2,"max_score" : 0.40275493,"hits" : [{"_index" : "test01","_type" : "doc","_id" : "2","_score" : 0.40275493,"_source" : {"title" : "java python go","content" : "java scala"}},{"_index" : "test01","_type" : "doc","_id" : "1","_score" : 0.2876821,"_source" : {"title" : "kubernetes docker","content" : "java spring python"}}]}

这样结果就符合我们的预期了

总结

使用dis max 查询可以达到 best_fields 匹配的效果，在某些细分的检索场景下效果更好，但单纯的 dis max 查询会导致忽略其他字段评分贡献，这种一刀切的机制并不是最优的策略，所以需要配合 tie_breaker 参数，来弱化非 best field 子句的评分贡献，从而达到最终的优化效果