Elasticsearch query_string查询如何给匹配规则的文档加权提升排序

问题原因 #

你当前的boost没有生效，核心是第一个查询子句完全没有命中任何文档，加的权重根本没有起到作用：
你写的name:foo*bar*是要求name字段分词后的单个词元同时满足「以foo开头、以bar结尾」，但你的示例文档中foo和bar属于两个独立的分词（foos、bar是分开的两个词），所以这个子句没有命中任何文档。所有返回结果都只命中了第二个name:*foo*子句，得分完全一致，自然不会把带bar的文档排在前面。

修复方案 #

建议调整bool查询结构，把「必须包含foo」的逻辑放到must块保证过滤结果，把「优先返回带bar」的逻辑放到should块加权重，这样逻辑更清晰也更容易达到效果：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "query_string": {
            "query": "name:*foo*"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "query_string": {
            "query": "name:*bar*",
            "boost": 5
          }
        }
      ],
      "minimum_should_match": 0
    }
  }
}

这个查询会先过滤出所有name带foo的文档，命中bar的文档会额外加上boost的权重，得分远高于只带foo的文档，自然会排在最前面。

优化建议 #

你当前用的前导通配符*foo*查询性能很差，会扫描所有倒排索引的词元，如果你的需求是匹配包含foo的完整词，直接用match查询性能会高很多：

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "foo"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "match": {
            "name": {
              "query": "bar",
              "boost": 5
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

如果确实需要匹配词的一部分（比如foos要匹配foo），建议给name字段新增带ngram分词器的子字段，不用通配符也能实现模糊匹配，查询性能会提升数倍。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者broun