email:类型为字符串,但是不需要分词,因此是keyword;不参与搜索,因此需要index为false;无需分词器 score:虽然是数组,但是我们只看元素的类型,类型为float;参与搜索,因此需要index为true;无需分词器 name:类型为object,需要定义多个子属性 name.firstName;类型为字符串,但是不需要分词,因此是keyword;参与搜索,因此需要in...
一. 开启诊断功能 在 IRapidServerEngine初始化(Initialize方法)之前,将其Advanced属性的DiagnosticsEnabled设置为true,即可开启诊断。 rapidServerEngine.Advanced.DiagnosticsEnabled = true; 开启诊断功能后的服务端在运行时,会额外消耗一点CPU和内存,以跟踪和记录诊断信息。 二. 查看诊断信息 通过IRapidServerEngine的Adva...
使用function_score 查询可以自定义相关性评分,根据业务需求调整评分规则。以下是一些常见的自定义评分函数: Field Value Factor根据文档字段的值调整评分。例如,根据文档的点击率或评分调整搜索结果的排序。 GET /my-index/_search { "query": { "function_score": { "query": { "match": { "content": "Elas...
FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery(builder.query(), scoreFunction) .boostMode(CombineFunction.REPLACE) .setMinScore(0.1f) .boost(1.2f) .maxBoost(5.0f) .scoreMode(FunctionScoreQuery.ScoreMode.SUM) .setMinScore(0.1f) .add(new FunctionScoreQueryBuilde...
一、function_score介绍 主要用于让用户自定义查询相关性得分,实现精细化控制评分的目的。 在ES的常规查询中,只有参与了匹配查询的字段才会参与记录的相关性得分score的计算。但很多时候我们希望能根据搜索记录的热度、浏览量、评分高低等来计算相关性得分,提高用户体验。
观察报错信息可以得知是配置文件中的outer2(0基,所以outer-adapter[1]实际指的是2)的properties配置有问题,我们观察配置文件,发现是properties下的mode,cluster.name等属性与properties同级了,将其如下图所示后退两字符即可。 3. RuntimeException: java.lang.RuntimeException: No data source found: xxxx ...
scoremode (可选的)匹配子对象的分数相关性分数。avg (默认,使用所有匹配子对象的平均相关性分数) ignoreunmapped (可选的)是否忽略 path 未映射,不返回任何文档而不是错误。默认为 false,如果 path 不对就报错 这样查询得结果就是对的。 四、Nested Query 性能 ...
未来不知道会不会修复这个问题,你可以先启动看看是否报如下错误 com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource cannot be cast to com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource (1)修改client-adapter/escore/pom.xml <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <!--add by whx 2022011...
被包裹在filter context中的query实际上是被包裹了一个ConstantScoreQuery, 而ConstantScoreQuery在createWeight时会调用被包裹query的createWeight, 调用被包裹query的createWeight时传入的打分模式是ScoreMode.COMPLETE_NO_SCORES, 因此相当于在这里给被包裹query的weight先包裹了一个CachingWrapperWeight, 这样就实现了缓存的...
script向量检索仅支持在script_score方式下使用。例如使用script_score对查询返回的每个文档进行打分,该分数等于1/(1+l2Squared(params.queryVector, doc['feature']))。示例命令如下。 GET test/_search { "query": { "match_all": {} }, "rescore": { "query": { "rescore_query": { "function_score...