21深度探秘搜索技术_使用rescoring机制优化近似匹配搜索的性能

match和phrase match(proximity match)区别

match --> 只要简单的匹配到了一个term，就可以理解将term对应的doc作为结果返回，扫描倒排索引，扫描到了就ok

phrase match --> 首先扫描到所有term的doc list; 找到包含所有term的doc list; 然后对每个doc都计算每个term的position，是否符合指定的范围; 根据给定的slop，需要进行复杂的运算，来判断能否通过slop移动，匹配一个doc

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。

但是别太担心，因为es的性能一般都在毫秒级别，match query一般就在几毫秒，或者几十毫秒，而phrase match和proximity match的性能在几十毫秒到几百毫秒之间，所以也是可以接受的。

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同时实现提高召回率和精准度

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 
{
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    "match": {
      "content": "java spark"
    }
  },
  "rescore": {
    "window_size": 50,
    "query": {
      "rescore_query": {
        "match_phrase": {
          "content": {
            "query": "java spark",
            "slop": 50
          }
        }
      }
    }
  }
}

响应结果

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  "_shards": {
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    "hits": [
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        "_type": "article",
        "_id": "5",
        "_score": 1.258609,
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          "title": "this is spark blog",
          "content": "spark is best big data solution based on scala ,an programming language similar to java spark",
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