Explain

상관 관계 점수 계산:

GET /_search
{
    "explain": true,
    "query" : {
        "term" : { "user" : "kimchy" }
    }
}

Version

각 검색 적중된 버전을 반환하려면 다음과 같이 하십시오.

GET /_search
{
    "version": true,
    "query" : {
        "term" : { "user" : "kimchy" }
    }
}

Index Boots

여러 인덱스를 검색할 때 각 인덱스에 대해 서로 다른 승급권을 설정할 수 있습니다.한 인덱스의 적중력이 다른 인덱스의 적중력보다 중요할 때 편리합니다.

GET /_search
{
    "indices_boost" : {
        "index1" : 1.4,
        "index2" : 1.3
    }
}

향상된 순서를 제어하기 위해 그룹으로 지정할 수도 있습니다.

GET /_search
{
    "indices_boost" : [
        { "alias1" : 1.4 },
        { "index*" : 1.3 }
    ]
}

min_score

제외_score min보다 작음_score에서 지정한 최소 값의 문서:

GET /_search
{
    "min_score": 0.5,
    "query" : {
        "term" : { "user" : "kimchy" }
    }
}

query  rescorer

query rescorer는 query 및post만_filter 단계에서 반환된 Top-K 결과는 두 번째 질의를 수행합니다.슬라이스당 검사할 문서 수는 window_size 매개 변수 제어, 이 매개 변수는 기본적으로 10입니다.기본적으로 원본 조회와rescore 조회의 분수 선형 조합은 모든 문서의 최종_score.각각query_ 사용 가능weight 및 rescore_query_weight는 원시 조회와rescore 조회의 상대적인 중요성을 제어합니다.둘 다 기본값은 1입니다.

POST /_search
{
   "query" : {
      "match" : {
         "message" : {
            "operator" : "or",
            "query" : "the quick brown"
         }
      }
   },
   "rescore" : {
      "window_size" : 50,
      "query" : {
         "rescore_query" : {
            "match_phrase" : {
               "message" : {
                  "query" : "the quick brown",
                  "slop" : 2
               }
            }
         },
         "query_weight" : 0.7,
         "rescore_query_weight" : 1.2
      }
   }
}

score_ 사용 가능mode가 분수 조합을 제어하는 방법:
분수 모드
묘사total
원본 점수와rescore 조회 점수를 추가합니다.기본값.multiply
원본 점수를 rescore 조회 점수에 곱합니다.맞아요function query 재조정이 유용하다.avg
평균 원시 점수와rescore 조회 점수.max
최대 원시 점수와rescore 조회 점수를 얻습니다.min
최초 득점과rescore 조회 득점의 분을 가져옵니다.
Multiple Rescores
여러 개의 재스캔을 순서대로 수행할 수도 있습니다.

POST /_search
{
   "query" : {
      "match" : {
         "message" : {
            "operator" : "or",
            "query" : "the quick brown"
         }
      }
   },
   "rescore" : [ {
      "window_size" : 100,
      "query" : {
         "rescore_query" : {
            "match_phrase" : {
               "message" : {
                  "query" : "the quick brown",
                  "slop" : 2
               }
            }
         },
         "query_weight" : 0.7,
         "rescore_query_weight" : 1.2
      }
   }, {
      "window_size" : 10,
      "query" : {
         "score_mode": "multiply",
         "rescore_query" : {
            "function_score" : {
               "script_score": {
                  "script": {
                    "source": "Math.log10(doc.likes.value + 2)"
                  }
               }
            }
         }
      }
   } ]
}