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。
相关问答FAQs：
1. Elasitcsearch默认使用的排序算法是什么？
Elasticsearch的默认排序算法是TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率）算法。TF-IDF算法用于衡量一个词在文档中的重要性，通过计算词的出现频率（TF）和在文档集合中出现的文档数（IDF）的乘积来确定词的权重。在搜索结果中，TF-IDF算法会考虑词的出现频率以及在整个文档集合中的稀少程度，从而对搜索结果进行排序。
2. 为什么Elasticsearch选择使用TF-IDF作为默认排序算法？
Elasticsearch选择使用TF-IDF作为默认排序算法是因为它在大多数情况下能够提供准确的搜索结果。TF-IDF算法不仅考虑了词的出现频率，还考虑了在整个文档集合中的稀少程度，这使得搜索结果更加精确。TF-IDF算法在信息检索领域被广泛应用，并且在实践中已经证明了其有效性。
3. 在Elasticsearch中，是否可以更改默认的排序算法？
是的，你可以通过自定义查询（Custom Query）来更改Elasticsearch的默认排序算法。Elasticsearch提供了丰富的查询API，允许你使用不同的排序算法，如BM25（Best Matching 25）等。BM25算法在信息检索领域也非常流行，它综合考虑了词频和文档长度等因素来确定词的权重。通过自定义查询，你可以根据自己的需求选择适合的排序算法，以获得更好的搜索结果。
