elasticsearch 打分精度

elasticsearch 原文

What Is Relevance?edit

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，

继续看

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。