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Elasticsearch评分(score)及算法调节

三星相机手机 • 2022-12-17 • 随笔 • 阅读 19

Elasticsearch评分(score)及算法调节,第1张

Elasticsearch评分(score)及算法调节 1.环境

jdk1.8

elasticsearch-7.5.2(这是JDK8能支持的最高版本)

2.数据准备

        批量上传数据，将自动新建索引库movie，指定索引id和字段title（内容为电影名称）。

PUT _bulk
{ "index" : { "_index" : "movie", "_id" : "1" } }
{ "title": "Gone with the wind" }
{ "index" : { "_index" : "movie", "_id" : "2" } }
{ "title": "Titanic" }
{ "index" : { "_index" : "movie", "_id" : "3" } }
{ "title": "Forrest Gump" }
{ "index" : { "_index" : "movie", "_id" : "4" } }
{ "title": "The Wizard of Oz" }
3.搜索评分分析

        搜索标题包含The的电影，语句如下

post /movie/_search
{
  "query":{
    "match":{
      "title":"The"
    }
  }
}

搜索结果如下：

{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.58446556,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "movie",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.58446556,
        "_source" : {
          "title" : "Gone with the wind"
        }
      },
      {
        "_index" : "movie",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 0.58446556,
        "_source" : {
          "title" : "The Wizard of Oz"
        }
      }
    ]
  }
}

        从上面我们可以看到最高评分（max_score）为0.58446556，其中内容有2条，分别为Gone with the wind(ID为1)、The Wizard of Oz（ID为4），它们的评分一样都是0.58446556，这是为什么呢？

        ES 5.0 之前，默认的相关性算分采用的是 TF-IDF，而之后则默认采用 BM25。BM25的算法公式如下，es7.5.2中的评分理论就是来源于此。（下面公式先简单了解下，看不懂没关系）

         使用下面语句分析，搜索电影标题中包含The的结果时，为什么ID为1的评分为0.58446556？

POST /movie/_explain/1
{
  "query":{
    "match":{
      "title":"The"
    }
  }
}

        结果如下，explanation中的value（0.58446556）就是评分计算结果，它的值为 boost * idf * tf。

{
  "_index" : "movie",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "matched" : true,
  "explanation" : {
    "value" : 0.58446556,
    "description" : "weight(title:the in 0) [PerFieldSimilarity], result of:",
    "details" : [
      {
        "value" : 0.58446556,
        "description" : "score(freq=1.0), product of:",
        "details" : [
          {
            "value" : 2.2,
            "description" : "boost",
            "details" : [ ]
          },
          {
            "value" : 0.6931472,
            "description" : "idf, computed as log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5)) from:",
            "details" : [
              {
                "value" : 2,
                "description" : "n, number of documents containing term",
                "details" : [ ]
              },
              {
                "value" : 4,
                "description" : "N, total number of documents with field",
                "details" : [ ]
              }
            ]
          },
          {
            "value" : 0.38327524,
            "description" : "tf, computed as freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) from:",
            "details" : [
              {
                "value" : 1.0,
                "description" : "freq, occurrences of term within document",
                "details" : [ ]
              },
              {
                "value" : 1.2,
                "description" : "k1, term saturation parameter",
                "details" : [ ]
              },
              {
                "value" : 0.75,
                "description" : "b, length normalization parameter",
                "details" : [ ]
              },
              {
                "value" : 4.0,
                "description" : "dl, length of field",
                "details" : [ ]
              },
              {
                "value" : 2.75,
                "description" : "avgdl, average length of field",
                "details" : [ ]
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

        其中boost为权重因子，它受es默认值和查询boost影响，当查询时未指定boost时，查询时boost值为1，评分时的boost为1*默认boost值（2.2，这个值暂时还不清楚是如何计算出来的），如果查询时指定boost为3，这时计算时boost值将为 3 * 2.2 = 6.6。查询时boost详细信息请参看官网查询时权重提升 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic。

        idf的计算为 log(1 + (N - n + 0.5) / (n + 0.5))，其中N为文档中带有title字段的数量（文档中可以不带title），在这里为所有文档数量4；n为带有当前查询关键字的文档数量，这里为2；idf = log(1+(4-2+0.5)/(2+0.5))=0.69314718055994530941723212145818（注意这里的log对数计算未指定底数，其实用的就是e，在计算器上为In）。

        tf的计算为 freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl))，详细解读如下：

freq： 关键字在当前文档中出现的次数，就是The 在文档1（Gone with the wind）中出现的次数，这里为1；

k1：饱和值（控制非线性词频率归一化），这里为默认1.2，可进行调节（除非你非常清楚该字段含义和影响，以及你的业务使用情况，否则不建议调节）；

b：控制文档长度对于分数的惩罚力度，这里默认为0.75，如果b较大，则文档长度相对于平均长度的影响更大，可进行调节（根据业务和数据整体情况进行优化）。

dl：字段长度，Elasticsearch中字段长度的实现是基于Term数量的(而不是字符长度之类的)，这里可以简单理解为单词数量（4个）。

avgdl：平均字段长度，所有字段长度/文档数量，这里为所有单词数量/4=11/4=2.75。

        tf的计算结果为   freq / (freq + k1 * (1 - b + b * dl / avgdl)) = 1 / (1 + 1.2 * ( 1 - 0.75 + 0.75*4/2.75)) = 0.38327526132404181184668989547038（后半部分有点误差，这跟除不尽四舍五入有关）。

        最终的score计算为： boost * idf * tf = 2.2 * 0.6931472 * 0.38327524 = 0.5844655507577216。

4.算法调节 4.1 指定字段的相似性算法

        对于一些不需要分词和全文搜索的字段（如图片路径、热门元素、手机号码等），可以指定字段的相似性算法（如简单的boolean算法），不需要使用默认的BM25算法，存储索引和在这些字段上搜索将更快。

delete movie
PUT /movie
PUT /movie/_mapping
{
	"properties": {
		"title": {
			"type": "text",
			"similarity": "boolean"
		}
	}
}

        在不做任何配置，默认的情况下我们可以使用以下三种相似度评分算法：

  • BM25：Okapi BM 25算法。在Elasticearch和Lucene中默认使用的算法。
  • classic： 在7.0.0中标记为过时。基于TF/IDF 算法，以前在Elasticearch和Lucene中的默认值。
  • boolean：一个简单的布尔相似度算法，当不需要全文排序时可以使用，并且分数应该只基于查询项是否匹配。布尔相似度给查询一个简单的分数，等价于设置的Query Boost。

        关于相似性算法对于存储索引时的空间（硬盘和内存）占用测试（对比默认BM25和boolean）。

        默认BM25算法测试，执行下面代码，不要进行任何的搜索（搜索会导致底层部分缓存，增加内存占用）。

delete movie
PUT _bulk
{ "index" : { "_index" : "movie", "_id" : "1" } }
{ "title": "Gone with the wind" }
{ "index" : { "_index" : "movie", "_id" : "2" } }
{ "title": "Titanic" }
{ "index" : { "_index" : "movie", "_id" : "3" } }
{ "title": "Forrest Gump" }
{ "index" : { "_index" : "movie", "_id" : "4" } }
{ "title": "The Wizard of Oz" }

        执行下面代码，可以看到后面的结果，movie索引库被分配到了两个节点上（一主一备），docs.count都是4（数据条目），segment大小为3.5kb，segment内存为1270byte。

get /_cat/segments/movie?v

index shard prirep ip           segment generation docs.count docs.deleted  size size.memory committed searchable version compound
movie 0     p      172.18.xx.xx _0               0          4            0 3.5kb        1270 false     true       8.3.0   true
movie 0     r      172.18.xx.xx _0               0          4            0 3.5kb        1270 true      true       8.3.0   true

        执行下面代码找到movie索引库的uuid， 从下图中可以看到uuid为LmVeHIe3Q_GWyMIOrS2EHA。

get /movie

{
  "movie" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "title" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    },
    "settings" : {
      "index" : {
        "creation_date" : "1640744371924",
        "number_of_shards" : "1",
        "number_of_replicas" : "1",
        "uuid" : "LmVeHIe3Q_GWyMIOrS2EHA",
        "version" : {
          "created" : "7050299"
        },
        "provided_name" : "movie"
      }
    }
  }
}

       执行下面命令，可以看到movie分片占用硬盘空间为3763byte(3.9kb,无数据时为230b)。

GET _cat/shards/movie?v

index shard prirep state   docs store ip           node
movie 0     p      STARTED    4 3.9kb 172.18.xx.xx node-3
movie 0     r      STARTED    4 3.9kb 172.18.xx.xx node-6

        到es movie所在节点的机器上，找到es数据存储目录，找到索引库的物理存储路径：/home/elk/es/cluster/data/nodes/0/indices/LmVeHIe3Q_GWyMIOrS2EHA/0/index。执行du命令，可以看到该索引库占硬盘大小约为20kb（有些是索引库的固定占用，跟数据无关）。

[root@iZwz982lz6444cwmn40t61Z index]# pwd
/home/elk/es/cluster/data/nodes/0/indices/LmVeHIe3Q_GWyMIOrS2EHA/0/index
[root@iZwz982lz6444cwmn40t61Z index]# du -h --max-depth=1 .
20K     .

        汇总一下，BM25算法下4条数据（批量执行的json大小，约253byte），es的segment size为3.5KB，硬盘大小(es记录为3763byte，实际占用20kb)，内存约为1270byte(段内存大小)。

        boolean算法，执行下面代码，指定相似度算法为similarity，并批量添加相同数据。

delete movie
PUT /movie
PUT /movie/_mapping
{
	"properties": {
		"title": {
			"type": "text",
			"similarity": "boolean"
		}
	}
}

PUT _bulk
{ "index" : { "_index" : "movie", "_id" : "1" } }
{ "title": "Gone with the wind" }
{ "index" : { "_index" : "movie", "_id" : "2" } }
{ "title": "Titanic" }
{ "index" : { "_index" : "movie", "_id" : "3" } }
{ "title": "Forrest Gump" }
{ "index" : { "_index" : "movie", "_id" : "4" } }
{ "title": "The Wizard of Oz" }

        使用相同统计方法，得到es的segment size为3KB，硬盘大小(es记录为3046byte，实际占用20kb)，内存约为1014byte（段内存大小）。

        对比使用不同相似度算法的数据，可以发现BM25算法下，索引的segment的大小比boolean算法大了3.5-3.0=0.5kb=512byte，硬盘大小大了3763-3046=717byte，内存大小大了1270-1014=256byte，而实际数据大小还不到253byte。按照4万条数据来估算，使用BM25算法一个字段就比boolean硬盘大了6.83MB,内存大了2.44MB，按照10个字段（观察实际生产环境，在没优化前大约有30个字段）来算则是68.3/24.4MB，再按照一主一备来算，则为136.6/48.8MB；反过来理解，在优化不必要字段的相似度算法后，数据越大、节点越多，节省的硬盘、内存空间越多，搜索速度自然会更快。

4.2 BM25算法调节

关于BM25算法理论，可参考

Elasticsearch BM25相关度算法超详细解释

相关度评分背后的理论 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic

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原文地址: http://outofmemory.cn/zaji/5681072.html

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