Elastic: 常量分数查询constand_score query应用场景

0. 引言

最近正好有同学问到constand score查询与其他查询的区别，趁此机会，我们来详细了解下constant score查询

1. 定义

首先我们先来看官方文档中对constand score查询的介绍 可以看到官方解释是：constant score是用来包装filter查询的，其相关性得分等于boost参数值

这个解释听起来有些生硬，我们来翻译一下：

• constant score是组合filter来使用的，也就是说constant score中是不能使用query查询的，我们知道filter是不会计算相关性得分的，filter会缓存查询结果来提高查询效率
• 相关性得分是个常量，等于boost参数值，默认是1

关于这两点我们用一个例子来向大家展示

测试数据：

PUT movies2/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"title": "you and me","tags":["romantic comedy","Action"]}
{"index":{"_id":2}}
{"title": "you and me","tags":["romantic comedy","romantic comedy"]}
{"index":{"_id":3}}
{"title": "you and me","tags":["romantic comedy romantic comedy","Action"]}

执行constant score查询

GET movies2/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "constant_score": {
            "filter": {
              "match_phrase":{
                "tags": "romantic comedy"
              }
            },
            "boost": 2
          }
        }
      ]
    }
  }
}

查询结果：从查询结果可以看出，其相关性得分是个固定值，也就是我们设置的boost。同时因为filter没有考虑相关性得分，tags字段中出现romantic comedy更多的，更加符合查询题意的id=2数据并没有被排在前面

2. 案例分析

下面我们基于上述的索引数据来通过一个案例，这个题也是ECE考试中的真题，来带大家体会constant score查询。

案例：

• 查询movies2索引中tittle字段包含my或者me的数据
• 如果数据中包含romantic comedy则将其相关性得分提高

我们尝试用constant score来解这道题

GET movies2/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "title": "me my"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "constant_score": {
            "filter": {
              "match_phrase":{
                "tags": "romantic comedy"
              }
            },
            "boost": 2
          }
        }
      ]
    }
  }
}

执行结果：

• 会看到排在最前面的是id=1,id=2的数据，他们虽然有小数位的得分，但实际上是must查询的得分+constant score的2分
• 包含romantic comedy的数据确实被排到最前面，但是这样的结果是我们想要的吗？题目是要求包含romantic comedy的得分提高，同时因为tags字段是个数组，那么我们是不是可以理解为，数组越多元素包含romantic comedy越好。
• 但实际上，tags中有两个元素包含romantic comedy的id=2数据得分并没有更多

我们使用普通的match_phrase来解题

GET movies2/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "title": "me my"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "match_phrase": {
            "tags": {
              "query": "romantic comedy",
              "boost": 2
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

执行结果：

• 可以看到包含romantic comedy更多的id=2,id=3的数据的得分都更高，更加符合我们的题意
• 所以此题是不适合用constant score来解的

3. constant score应用场景

基于上述定义，constant score更加适合

• bool查询中只包含filter查询的场景
• 不关心词频的查询场景
• 追求查询速度同时不在乎得分的场景

好了本期的讲解也就到此结束了，如果你觉得对你的学习有帮助的话，不妨点个赞吧