本来没有这篇文章，在公司分享 ES 的时候遇到一个问题，使用 boost 的时候，怎么从评分score中知道 boost 的影响。
虽然我们从查询结果可以直观看到，boost 起了应有的作用，但是在 explain 的时候，找了很久也不明白，boost 去哪了？
这个问题花了点时间，不过还是挺值得。由于没有直接用过 lucene，也从没想过到 lucene 网站上去看文档。在 Elastic 的文档中发现这样一段描述
In fact, reading the explain output is a little more complex than that. You won’t see the boost value or t.getBoost() mentioned in the explanation at all. Instead, the boost is rolled into the queryNorm that is applied to a particular term. Although we said that the queryNorm is the same for every term, you will see that the queryNorm for a boosted term is higher than the queryNorm for an unboosted term.
大概是说：从 explain 中寻找 boost 是有点复杂的，因为它被放到queryNorm的计算当中了
queryNorm 是怎么计算的？
首先我们应该很容易在 explain 计算 idf 的部分看到queryNorm。而计算 queryNorm 的方式是在底部序号为 1 的 lucene 的参考资料中。
计算公式如下：
从这里可以看出我们还需要一个公式
有了这两个公式，我们就可以计算 queryNorm，而 queryNorm 中融合了 t.getBoost()这就是我们所关心Boost。显然Boost不是简单的乘上了某个倍数，所以我们很难直观的从score中看到，评分被乘了 10 或者 20，也是我们在分享的时候，找了半天，也没有找到一个整数倍数的原因。
在 Elasticsearch 中 queryNorm 是怎么计算的？
虽然我们有了公式，不过利用公式带入到我们的查询参数中会发现，数值还是有点偏差，有一些细节在公式中并没有体现。通过实验（非源码）我大概能了解计算方式，这里我就举一个实际例子来看 ES 怎么计算 queryNorm。
首先设计一条查询语句，这里不讨论 idf 的计算，设计的查询中 idf 都是 1
{
"size":30,
"query":{
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"name": {
"query": "便宜了",
"boost": 1
}
}
},
{
"match": {
"server": {
"query": "电信",
"boost": 1
}
}
}
]
}
}
}这是一个 bool 查询，（Lucene (and thus Elasticsearch) uses the Boolean model to find matching documents，我们的很多查询其实都被看做 bool 查询，ES 只是提供了比较友好的其他查询方式，比如 terms 查询就是一种 bool 的 should 查询，或者直观一点，就是 or 条件查询）。boost 都是 1，默认的 boost 也是 1。根据公式，我们按照每个字一个词进行分词的情况下，一共搜索了 5 个字，计算 queryNorm 的方式如下：
1/Math.sqrt(5) = 0.4472136符合我们的预期，如果我们修改 boost 呢？
{
"size":30,
"query":{
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"name": {
"query": "便宜了",
"boost": 4
}
}
},
{
"match": {
"server": {
"query": "电信",
"boost": 1
}
}
}
]
}
}
}按照公式 t.getBoost() 在计算“便宜了” 三个字的时候，应该要乘以 4，计算公式应该是
1/Math.sqrt((1 * 4)^2 * 3 + 2 * 1) =0.1414213但实际情况并非如此，其实 ES 在处理这个时候，如果较大的 boost 命中，es 将小的那个值变成了 0.25，也就是 4 分之一
1/Math.sqrt(3 + 2 * (1 * 0.25)^2) = 0.5656854反过来如果，较大的 boost 没有命中，就会放大较大的 boost 的影响，采用第一个算法取用 0.1414213，所以如果有两个文档分别命中：
- name 命中， 无论 server 是否命中，采用 0.5656854
- name 无命中， server 命中，采用，0.1414213
两个数相除正好是 4 倍左右，可以看到，如果字数差距再大一些，倍数可能不是 4，会有一定偏差
note:以上分析结果基于试验，ES 和 lucene 源码不一定是这样实现，毕竟公式可以各种变化计算来达到 4 倍差值。
参考资料：
- http://lucene.apache.org/core/4_6_0/core/org/apache/lucene/search/similarities/TFIDFSimilarity.html
- https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/scoring-theory.html#field-norm
