使用solr，就使用到各种的排序和boost。

在公司的站内搜索引擎，就遇到了排序的问题，各种各样的条件，融合在最后一个分数里面。

 

开启debugQuery，就可以看到每个document的打分逻辑原理。

比如说，我们的查询是这样的：

/solr/select?q=ddr&defType=dismax&qf=name^1000+description^100&bf=pow(price,1.5)&debugQuery=true&indent=true

 

开启了debugQuery后，获得的结果是这样的：

1.6771803 = (MATCH) sum of:     0.64883727 = (MATCH) max of:        0.64883727 = (MATCH) weight(name:ddr^1000.0 in 6), product of:          0.99999994 = queryWeight(name:ddr^1000.0), product of:              1000.0 = boost               2.446919 = idf(docFreq=3, maxDocs=17)               4.0867718E-4 = queryNorm           0.6488373 = (MATCH) fieldWeight(name:ddr in 6), product of:              1.4142135 = tf(termFreq(name:ddr)=2)              2.446919 = idf(docFreq=3, maxDocs=17)              0.1875 = fieldNorm(field=name, doc=6)     1.028343 = (MATCH) FunctionQuery(pow(float(price),const(1.5))), product of:        2516.272 = pow(float(price)=185.0,const(1.5))        1.0 = boost        4.0867718E-4 = queryNorm

 

按照这个格式，把你的debugQuery的信息取出来，格式化就得到了。

 

首先，最上面的分数是这个document的总分：1.6771803 

这个分数是怎么来的？

总分 = 字段得分 + 每个FunctionQuery 的得分。

 

Solr的dismax引擎，会选择一个最高得分的字段，作为该document的基础。

然后通过FunctionQuery进行调整。

加入，被查询的字段有：

productName^100

productDesc^10

那么2者都马努匹配的情况下，productName^100 的得分是0.9 ，productDesc^10的得分是0.8.

取0.9作为分数基底。

 

然后有2个FunctionQuery，分别是促销排名值0.012，和上架时间排名值0.011

那么这个document的分值= max(0.9 , 0.8) + 0.012 + 0.011 = 0.923

 

在debug信息中，queryNorm 一般会是个常量，不用管它。

tf   是词条在文本中出现的次数

idf   是词条在文本中的重要性程度 

 

 

OK，总结到这里。