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在 Elasticsearch 中，获取一致的评分是一个重要的问题，尤其是在涉及分片和副本的情况下。以下是关于如何实现一致评分的详细说明：

1.分数不可复现的原因

Elasticsearch 使用分片和副本机制来提高性能和可用性，但这也带来了评分不一致的问题。当用户运行相同的查询时，可能会命中不同的分片副本，而这些副本的索引统计信息可能因已删除文档的存在而不同。例如，主分片可能刚刚完成了一次大规模的段合并，移除了大量已删除的文档，而副本中仍保留这些文档，导致索引统计信息不同，进而影响评分。

2.解决方案

（1）使用偏好设置（Preference）

为了避免因分片副本不同而导致的评分不一致，可以为查询设置偏好（preference）。偏好可以通过用户 ID 或会话 ID 来指定，确保同一个用户的查询总是命中相同的分片。这样可以保持评分的一致性。

（2）解决文档排序不一致

当两个文档的评分相同时，Elasticsearch 默认会根据内部 Lucene 文档 ID 进行排序，而这些 ID 在不同副本中可能不同。通过始终命中相同的分片，可以确保文档排序的一致性。

3.相关性评分问题

如果查询结果的相关性看起来不正确（例如，内容相同的文档评分不同，或者精确匹配没有排在第一位），这可能是由于分片的索引统计信息不一致导致的。

（1）单分片索引

对于数据量较小的索引，可以将索引设置为单分片（`index.number_of_shards: 1`）。这样，所有文档的索引统计信息将完全一致，从而保证评分的一致性。

（2）使用`dfs_query_then_fetch`搜索类型

对于更复杂的情况（例如多索引查询或使用了路由），可以使用`dfs_query_then_fetch`搜索类型。这种搜索类型会先从所有分片中收集全局的索引统计信息，然后在评分时使用这些全局统计信息，而不是分片自身的统计信息。

4.Elasticsearch 的评分机制

Elasticsearch 的评分机制基于 Lucene，主要使用 TF-IDF 和 BM25 算法。TF-IDF 通过词频（TF）和逆文档频率（IDF）来计算文档与查询的相关性，而 BM25 是一种更先进的评分算法，能够更好地处理短查询和长文档。

5.自定义评分

在某些场景下，可以通过自定义评分脚本来实现更复杂的评分逻辑。例如，可以根据文档的特定字段（如库存数量、品牌匹配度等）调整评分。

总结

在 Elasticsearch 中，获取一致的评分需要考虑分片和副本的影响。通过设置偏好、使用单分片索引或`dfs_query_then_fetch`搜索类型，可以有效解决评分不一致的问题。同时，理解 Elasticsearch 的评分机制（如 TF-IDF 和 BM25）以及如何通过自定义评分来优化结果，也是实现高质量搜索的关键。