随着应用程序的增长，提高搜索质量的需求也进一步增大。我们把它叫做搜索体验。我们需要知道什么对用户更重要，关注用户如何使用搜索功能。这导致不同的结论，例如，有些文档比其他的更重要，或特定查询需强调一个字段而弱化其他字段。这就是可以用到加权的地方。

进一步说搜索体验，我们更希望检索出来的数据是最想得到的数据；

这个其实就是关于文档的【相关性得分】

进一步细节说：我们查询的所有文档，会在内部做一次相关性的评分_score;然后会根据这个_score从大到小的排序，依次展示给客户端；

如何计算评分？

Elasticsearch使用的计算评分公式TF-IDF算法的实用计算公式如下:
score(q,d) coord(q,d)queryNorm(q)(tf (tind)idf (t)2 boost(t)norm(t,d))

TF：词频，词在文档中出现的频度是多少？ 频度越高，权重 越高

IDF：逆向文档率，词在集合所有文档里出现的频率是多少？频次越高，权重 越低

在我们实际的工作中，我们经常会控制boost来调整score（boost默认值是1）

创建索引和映射：

1）：创建索引

@Test
public void createIndex(){
   /**
    * 创建索引
    * */
​
   client.admin().indices().prepareCreate("blog").get();
}
​

2）：创建映射

/**
* 创建映射
*/
@Test
public void testCreateIndexMapping_boost() throws Exception{
   /**
    * 格式：
    * "mappings" : {
    *     "document" : {
    *         "dynamic" : "false",
    *         "properties" :{
    *             "id" : { "type" : "string" },
    *             "content" : { "type" : "string" },
    *             "comment" : {"type" : "string"},
    *             "author" : { "type" : "string" }
    *         }
    *     }
    * }
    */
   //构建json的数据格式，创建映射
   XContentBuilder mappingBuilder = XContentFactory.jsonBuilder()
          .startObject()
          .startObject("document")
          .startObject("properties")
              .startObject("id").field("type","integer").field("store", "yes")
          .endObject()
          .startObject("title").field("type","string").field("store", "yes").field("analyzer" , "ik_max_word")
          .endObject()
          .startObject("content").field("type","string").field("store", "yes").field("analyzer" , "ik_max_word")
          .endObject()
          .startObject("comment").field("type","string").field("store", "yes").field("analyzer" , "ik_max_word")
          .endObject()
          .endObject()
          .endObject()
          .endObject();
   PutMappingRequest request = Requests.putMappingRequest("blog")
          .type("document")
          .source(mappingBuilder);
   client.admin().indices().putMapping(request).get();
}
​

3）：创建Document实体类

package com.elasticsearch.bean;
​
/**
* Created by angel；
*/
public class Document {
   private Integer id;
   private String title;
   private String content;
   private String comment;
​
   public Integer getId() {
       return id;
  }
​
   public String getComment() {
       return comment;
  }
​
   public String getContent() {
       return content;
  }
​
   public String getTitle() {
       return title;
  }
​
   public void setComment(String comment) {
       this.comment = comment;
  }
​
   public void setContent(String content) {
       this.content = content;
  }
​
   public void setId(Integer id) {
       this.id = id;
  }
​
   public void setTitle(String title) {
       this.title = title;
  }
}
​

4）：重新创建索引和映射，创建文档

  /**
    * 创建文档
    * */
   @Test
   public void createDocument() throws JsonProcessingException {
       Document document = new Document();
​
​
//   document.setId(1);
//   document.setTitle("搜索引擎服务器");
//   document.setContent("基于restful的数据风格");
//   document.setComment("我们学习Elasticsearch搜索引擎服务器");
//
//       document.setId(2);
//       document.setTitle("什么是Elasticsearch");
//       document.setContent("Elasticsearch搜索引擎服务器");
//       document.setComment("Elasticsearch封装了lucene");
//
       document.setId(3);
       document.setTitle("Elasticsearch的用途");
       document.setContent("Elasticsearch可以用来进行海量数据的检索");
       document.setComment("Elasticsearch真NB");
​
       ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
       String source = objectMapper.writeValueAsString(document);
       System.out.println("source:"+source);
​
       IndexResponse indexResponse = client.prepareIndex("blog", "document", document.getId().toString()).setSource(source).get();
       // 获取响应的信息
       System.out.println("索引名称："+indexResponse.getIndex());
       System.out.println("文档类型："+indexResponse.getType());
       System.out.println("ID："+indexResponse.getId());
       System.out.println("版本："+indexResponse.getVersion());
       System.out.println("是否创建成功："+indexResponse.status());
       client.close();
  }
​
​

5）：测试：

//TODO 如何让id2 在 id1前面
   @Test
   public void BoolQuery_boost(){
       SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog").setTypes("document")
              .setQuery(QueryBuilders.boolQuery()
                      .should(QueryBuilders.termQuery("title" ,  "搜索"))
                      .should(QueryBuilders.termQuery("content" ,  "搜索"))
                      .should(QueryBuilders.termQuery("comment" ,  "搜索"))
​
              ).get();
       SearchHits hits = searchResponse.getHits();//获取数据的结果集对象，获取命中次数
       // 显示数据
       printSearch(hits);
​
  }
​
   public void printSearch(SearchHits hits){
       System.out.println("查询的结果数量有"+hits.getTotalHits()+"条");
       System.out.println("结果中最高分："+hits.getMaxScore());
       // 遍历每条数据
       Iterator iterator = hits.iterator();
       while(iterator.hasNext()){
           SearchHit searchHit = iterator.next();
           System.out.println("所有的数据JSON的数据格式："+searchHit.getSourceAsString());
           System.out.println("每条得分："+searchHit.getScore());
           // 获取每个字段的数据
           System.out.println("id:"+searchHit.getSource().get("id"));
           System.out.println("title:"+searchHit.getSource().get("title"));
           System.out.println("content:"+searchHit.getSource().get("content"));
           System.out.println("**********************************************");
           for(Iterator ite = searchHit.iterator(); ite.hasNext();){
               SearchHitField next = ite.next();
               System.out.println(next.getValues());
          }
      }
  }
​
​