elasticsearch的默认排序算法是什么

Elasticsearch的默认排序算法是基于相关性打分（Relevance Scoring），其中最常用的是基于TF-IDF原理的相关性评分模型。这个模型依赖文档中词项的频率（Term Frequency，即TF）、该词项在所有文档中的逆文档频率（Inverse Document Frequency，即IDF）以及字段长度归一化（Field-Length Norm）来计算得分。这些得分共同决定了文档的默认排序，使得查询结果首先显示那些与查询条件最相关的文档。在Elasticsearch 5.0及以上版本中，BM25算法取代了TF-IDF成为默认的相关性评分模型，BM25被认为在典型搜索场景下提供了更好的结果贴近性。

一、TF-IDF和BM25算法概述

Elasticsearch在较早的版本中使用TF-IDF评分模型作为其默认排序算法。TF-IDF模型是一种经典的信息检索算法，它通过计算某个词语在特定文档中的频率（TF）和在所有文档中出现的频率的反比（IDF），来评估该词语对于一个文档的重要性。TF-IDF得分越高，表示词语对文档的相关性越强。

BM25算法是TF-IDF模型的一种改进，它考虑了词频饱和度和文档长度对排序的影响，并在实际应用中通常能提供更加准确的相关性评分。BM25算法的核心思想是在考虑词项频率时引入了一个饱和度函数，这样即使某个词在文档中出现的次数继续增加，它对文档得分的贡献也会趋向于一个稳定的最大值，从而避免了TF-IDF模型中的词频过高导致的得分膨胀问题。

二、理解TF（Term Frequency）

TF指的是某一个给定的词语在该文件中的出现次数。这个数字通常会被归一化（通常是词频除以文档中词的总数），以防止它偏向长的文档。（因为长文档比短文档具有更多的机会出现高词频的词语。）

在对文档进行评分时，Elasticsearch会计算查询中每个词的TF值。这个过程是词语频率对评分的第一个贡献点。词语在文档中出现的越频繁，它越可能是重要的，因此TF值越高，相关性得分也就越高。

三、IDL和字段长度归一化

Inverse Document Frequency（IDL）是一种用于评估一个词汇在文档集或语料库中的普遍重要性的度量。它主要关注一个词汇在所有文档中出现的频率。一个词汇在很多文档中频繁出现，则其IDF值应低，表示它不是一个很好的区分文档的特征词。相对的，如果一个词汇不常见，只在少数文档中出现，其IDF值高，可以用来较好地区分文档。

字段长度归一化是另一因素，它的目的是对短文档中的词语赋予更大的权重。因为同一个词在短文档中占比更高，被认为相对重要性更大。这种归一化通常是通过将TF值除以文档字段的长度来实现。

四、BM25算法详解

BM25算法是一个基于概率的模型，它引入了两个重要的参数：k1和b。这两个参数用来调节词频饱和度和字段长度归一化的影响。其中，k1控制着词频在到达饱和点之前的增长速度，b则决定了文档长度对评分影响的程度。这两个参数可以根据需求调整，以达到最佳的搜索质量。

在BM25模型中，当查询词出现在文档中时，会为文档评分。如果查询中包含多个词，Elasticsearch会分别为每个词计算得分，然后将这些分数相加，作为最终的文档评分。

五、Elasticsearch中的默认排序与自定义

虽然Elasticsearch在默认情况下使用基于BM25的相关性排序算法，但用户更常会根据自身需求去自定义排序规则。Elasticsearch非常灵活，允许用户在查询时指定使用哪些字段及如何使用这些字段进行排序。

可以通过在查询中加入sort字段来自定义排序规则，支持按照指定字段数值排序、按照地理位置距离排序等多种方式。此外，还可以使用脚本排序，这种方法在需要高度定制排序逻辑时非常有用。

六、如何进行得分调试与优化

在编写和调试Elasticsearch查询时，了解如何得分计算及如何影响得分是极其重要的。Elasticsearch提供了_explAIn接口，用于解释某个文档的相关性得分是如何计算的。

在性能优化方面，尽管默认的相关性评分算法通常效果不错，但高级用户可能需要根据不同的使用场景调整评分算法，比如通过自定义评分脚本，或者修改BM25算法中的k1和b参数。此外，还要注意配置合理的缓存策略，避免因重复计算而影响查询效率。

七、结论

Elasticsearch的默认排序算法以相关性为基础，以BM25评分模型作为标准，但同时提供了功能强大且灵活的方法来自定义排序策略。本文详细介绍了相关性评分的各种要素，包括TF-IDF、BM25以及如何自定义排序规则和优化得分。掌握这些知识将有助于用户更好地利用Elasticsearch实现高效精确的搜索。