大橙子网站建设,新征程启航
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elasticsearch 原文
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We’ve mentioned that, by default, results are returned in descending order of relevance. But what is relevance? How is it calculated?
The relevance score of each document is represented by a positive floating-point number called the _score. The higher the _score, the more relevant the document.
所以,elasticsearch中分数是 浮点类型的 。
IEEE 754
这里就不细说什么是IEEE 754了,就直接讲具体内容,有兴趣的可以自己百度。
float
符号位(S):1bit 指数位(E):8bit 尾数位(M):23bit
float的尾数:23位,其范围为:0~223,而223=8388608,所以float的精度为6~7位,能保证6位为绝对精确,7位一般也是正确的,8位就不一定了(但不是说8位就绝对不对了)
那为什么elasticsearch 要用float呢,看了一下源代码 FiltersFunctionFactorScorer 类
看到computeScore 还是double 类型的,但是 return scoreCombiner.combine 却变成了float,
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可见,进行了强转,那如果要修改为double 该如何操作呢,FiltersFunctionFactorScorer 继承了FilterScorer
而FilterScorer 的包为org.apache.lucene.search,可见是因为lucene 的打分是float,所以elasticsearch 的打分也只能是float,谁让elasticsearch 是基于lucene 的呢。所以你如果要修改分数为double类型,最根源还是要修改lucene 的源代码。网上有人对lucene 做了一个patch,但还没有尝试。地址为:https://issues.apache.org/jira/browse/LUCENE-5596。
我目前用的elasticsearch 的版本是5以下, 或许后续的版本会修复这个问题。
所以如果打分因子范围过亿,恭喜你,分数已经已经不准了。
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