明明标题全字段匹配，但是按照默认的相关度排序却排到了第三四位，第一位怎么看都不应该排在最上面。。今天ES文章检索我遇到了这个问题。
我对文章的title和content字段使用了多字段查询，一开始我认为是content字段干扰了整体的相关度，后来使用boost字段加大了title的查询权重，结果还是一样的；后来单独查询title字段还是一样的结果，全匹配字段还是排在了下面，这不禁让我怀疑起了人生。
百度下，随便点着点着就点到了官网上的一篇文章：被破坏的相关度 ，全文如下
在讨论更复杂的 多字段搜索 之前，让我们先快速解释一下为什么只在主分片上 创建测试索引 。
用户会时不时的抱怨无法按相关度排序并提供简短的重现步骤：用户索引了一些文档，运行一个简单的查询，然后发现明显低相关度的结果出现在高相关度结果之上。
为了理解为什么会这样，可以设想，我们在两个主分片上创建了索引和总共 10 个文档，其中 6 个文档有单词
foo。可能是分片 1 有其中 3 个foo文档，而分片 2 有其中另外 3 个文档，换句话说，所有文档是均匀分布存储的。在 什么是相关度？中，我们描述了 Elasticsearch 默认使用的相似度算法，这个算法叫做 词频/逆向文档频率 或 TF/IDF 。词频是计算某个词在当前被查询文档里某个字段中出现的频率，出现的频率越高，文档越相关。 逆向文档频率 将 某个词在索引内所有文档出现的百分数 考虑在内，出现的频率越高，它的权重就越低。
但是由于性能原因， Elasticsearch 不会计算索引内所有文档的 IDF 。相反，每个分片会根据 该分片 内的所有文档计算一个本地 IDF 。
因为文档是均匀分布存储的，两个分片的 IDF 是相同的。相反，设想如果有 5 个
foo文档存于分片 1 ，而第 6 个文档存于分片 2 ，在这种场景下，foo在一个分片里非常普通（所以不那么重要），但是在另一个分片里非常出现很少（所以会显得更重要）。这些 IDF 之间的差异会导致不正确的结果。在实际应用中，这并不是一个问题，本地和全局的 IDF 的差异会随着索引里文档数的增多渐渐消失，在真实世界的数据量下，局部的 IDF 会被迅速均化，所以上述问题并不是相关度被破坏所导致的，而是由于数据太少。
为了测试，我们可以通过两种方式解决这个问题。第一种是只在主分片上创建索引，正如
match查询 里介绍的那样，如果只有一个分片，那么本地的 IDF 就是 全局的 IDF。第二个方式就是在搜索请求后添加
?search_type=dfs_query_then_fetch，dfs是指 分布式频率搜索（Distributed Frequency Search） ， 它告诉 Elasticsearch ，先分别获得每个分片本地的 IDF ，然后根据结果再计算整个索引的全局 IDF 。不要在生产环境上使用
dfs_query_then_fetch。完全没有必要。只要有足够的数据就能保证词频是均匀分布的。没有理由给每个查询额外加上 DFS 这步。
看完全文，似懂非懂，能明白大概是分片导致的，有一句话很重要：如果只有一个分片，那么本地的 IDF 就是 全局的 IDF。
我的索引分了5片，如果只是分了一片的话，是不是就能解决问题了？
首先，删除索引
DELETE {{es-host}}/cosmo_qdlind_top_search
然后重建索引
PUT {{es-host}}/cosmo_qdlind_top_search
{
"settings": {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 1,
"max_result_window": 1000000
}
}
在这里把分片和副本数量都设置为1（原来我的分片数量是5）。
然后重建mapping，最后重新导入数据，测试结果就正常了
