对于solr的edismax影响打分的策略一直都很模糊，因此也给工作带来了极大的不便。苦于国内相关solr介绍的博客等极少，且大都介绍的不是很深入，更没有详细的示例，因此买了两本书自己慢慢吭。现将自己的一些总结（心得）记录在此，以便自己以后翻阅，同时也可给有需要的开发人员参考，算是抛砖引玉吧。话不多说，上来开干吧！！！

查询关键字q的介绍相信大部分都知道，这里大致介绍一下，q的查询常见的分为boolQuery和phraseQuery。

对于boolQuery查询我们很常见，就是将多个搜索的关键字用布尔连接符（AND OR）连接作为查询条件

那么，什么叫做phraseQuery（短词）查询呢？

其实这个名称很早之前就已经听过，但是一直也没有弄明白到底是什么意思。于是到百度上查询solr短词也是没有很好的答案，最后参考的是 elasticsearch的短语查询才了解相关含义。这里就先介绍phraseQuery与普通的boolQuery查询不同之处，详细的会在下文举出示例。 在solr中被双引号包裹的关键字会被认为是phraseQuery（短语查询）。

先看一个示例：

上面只是了解了phraseQuery的查询语法（什么样的查询才会被解析为phraseQuery），但是phraseQuery有什么作用?

普通的boolQuery找出一个文档中的独立单词是没有问题的，但有时候想要精确匹配一系列单词或者短语 。 比如， 我们想执行这样一个查询，仅匹配同时包含 “上海” 和 “凭安” ，并且 二者以短语 “上海凭安” 的形式紧挨着的公司记录。 如果你使用短语匹配的话查询关键字如果为"凭安上海"是匹配不到记录的。

当一个字符串被分词后，这个分析器不但会 返回一个词项列表，而且还会返回各词项在原始字符串中的 位置 或者顺序关系

位置信息可以被存储在倒排索引中，因此 phraseQuery 查询这类对词语位置敏感的查询，
 就可以利用位置信息去匹配包含所有查询词项，且各词项顺
序也与我们搜索指定一致的文档，中间不夹杂其他词项。
phraseQuery（短语查询）其实更注重的是“位置”。
一个被认定为和短语 quick brown fox 匹配的文档，必须满足以下这些要求：

quick 、 brown 和 fox 需要全部出现在域中。
brown 的位置应该比 quick 的位置大 1 。
fox 的位置应该比 quick 的位置大 2 。

短语的搜索示例如下：

来咯来咯他们真的来咯……^-^

定义q参数为空时候的输入字符串，也就是说当q查询的字符串不存在时会使用该参数定义的值去查询。

query field。q中的词项要在哪些字段上执行查询。可以设置多列以及每一列的权重（查询重要性）。
如果没有设置，那么将会使用df默认字段（一般在配置文件中配置好）。

查询最小应该匹配：mm没有定义则在solrconfig.xml中默认指定，默认为100%表示全匹配；
mm为正整数指定最小匹配数量；
mm为负整数指定匹配最小值减去该值；
mm为百分比指定返回该相似性的所有结果；
mm为负数百分比，则指定这部分可以忽略；
Notice:注意使用百分比会向下取整，比如计算值=3.75，那么这个mm就等于3，如果等于0.6这个等于0。

比如75%和-25%只有在4个查询条件时，75%表示至少有三个查询条件必须满足，
而-25%则表示至多有一个查询条件不满足，即至少有4个查询条件必须满足

mm为表达式如：3<90%表示：1-3是都需要的，4-是90%需要的

比如我的文档索引与查询查询索引如下：

当我使用“上海凭安哈哈”去检索“上海凭安征信服务有限公司”的时候，由于查询索引被分为了9个token，而且有3个是不满足的

使用正数demo:

使用负数demo：

使用百分数demo:

9个token6个有效，3个无效，所以有效率为6/9=0.66666666，无效率3/9=0.33333333

如果设置有效率为60%的话，那么60%*9=5.4，那么取整之后就是5，肯定不行
所以有效率至少为67%，因为67%*9=6.03，那么取整之后就是6，正好满足
如果设置为78%，那么取整之后就是7，所以正百分数时78%是一个分界点

同理可的负百分数时的分界点为：-34%，因为-34%*9=-3.06，取整之后就是-3

主要用于增加匹配文档得分，用于区分相近的查询结果。
注意：当搜索索引全部出现在文档中时会对该参数设定的域进行打分。

查询关键字为“凭安征信”，验证全词匹配且顺序符合phraseQuery（pf有效）:

修改查询关键字为“征信凭安”，验证全词匹配但顺序不符合phraseQuery（pf有效）：

修改查询关键字啊为“征信凭安坤”验证非全词匹配但顺序符合phraseQuery（pf无效）：

因此，pf字段的打分前提是，搜索索引必须100%匹配文档，虽然文档token与搜索的token的顺序可以不同（这点跟phraseQuery不同），但是文档的token与搜索token中间不能出现其他词项（可以通过下文的ps参数来调整）。

用于配置pf中的词项的短语间隔（默认为0）。

用“凭安信”匹配“上海凭安征信服务有限公司”

由上图可以看到，文档的token中间隔了2个，所以要设置ps大于2才可以影响pf的打分

不设置ps(pf无效)：

设置ps(pf有效)

当q被解析为phraseQuery短语时，设置qs有效。
ps设置短语之间的编辑距编辑距。之间讲过phraseQuery与boolQuery的主要区别是，phraseQuery更注重位置。但是如果位置的前后顺序对了，
但是中间隔了几个单词，此时也不能索引到相应的文档。如果你任然想索引到相应的文档，那么可以通过设置ps短语查询编辑距。

注意：qs参数仅对phraseQuery查询有效

假如你输入的关键字是solr，那么edismax会将其解析为fieldA:solr^2,fieldB:solr^1.2，这样相当于此时有2个子查询，如果是简单的 boolQuery那么此时会求2个子查询的总和作为最终的得分，而DisjunctionMaxQuery中，则是取2个子查询得分的最高得分作为最终的得分， 而有可能两个文档的最终得分相同，这时候为了加大某个文档的权重而引入了tie breaking参数（tie参数不指定，默认是0.0。），计算公式也变为： 最高得分+(tie参数*其他匹配条件的得分)。

假如查询在A、B两个域上都有term命中，他们的得分可能如下表：

此时两个文档的得分是相同的，但显然这不合理，因为文档1中A、B两个域的得分明显要高些，所以文档1的得分应该高些，所以引入tie参数，再根据 上面计算公式重新计算：

文档1的得分=0.8+0.10.5=0.85 文档2的得分=0.8+0.10.1=0.81

从而使得文档1的得分高于文档2，达到预想的结果。

tie=0.0 表示除了最高分所在域贡献得分之外，其他域不贡献任何相关性得分，即完全按照所有域上得分的最高分作为文档的最后得分，
tie=1.0 则表示所有域都贡献相关性得分，即相当于求所有域上的相关性总和了，这也是lucene中的查询解析器的处理方式。

bq(boost query)指定一个附加的可选查询子句，将添加到用户的主要查询中以影响 score。 接受一个和q一样的查询，它和q的区别是不影响返回的结果集，只会影响排名。 您可以指定多个 bq 参数。如果您希望将查询作为单独的子句进行分析，请使用多个 bq 参数。 例如，如果您想为最近的文档添加相关性 boost：

q=cheese
bq=date:[NOW/DAY-1YEAR TO NOW/DAY]


<str name="bq">
companyType:个体工商户^-1000000000 companyType:农民专业合作社^-1000000000 companyType:农民专业合作经济组织^-1000000000
 companyType:个人独资企业^-1000000000 companyType:村经济合作社^-1000000000 companyType:合作社^-1000000000 
companyType:个体^-1000000000
</str>

bf（Boost Functions）参数指定将用于构造 FunctionQueries 的函数（具有可选的 boosts），该函数将作为将影响 score 的可选子句添加 到用户的主查询中。可以使用由 Solr 本地支持的任何函数，以及 boost 值。 提升函数，通过数学公式来影响评分，而且不局限在qf中的字段。 使用 bf 参数指定函数本质上只是使用 bqparam 与 {!func} 解析器结合的简写。 例如：

<str name="bf">
        if(not(exists(companyType)),-1000000000,0)
</str>

pf参数可以用于对邻近Term的索引文档的评分进行加权。pf参数与qf参数使用相同的格式，你可以指定多个域，同时可以为每个域单独指定权重，多个 域之间使用逗号分割，eDisMax会尝试对q参数中指定的查询文本中包含的所有term构造一个phrase query（待定），如果在pf参数指定的域上能够 精确匹配到索引文档，那么就会将指定的权重应用到匹配到的索引文档上。 除了pf参数之外，eDisMax查询解析器还支持pf2、pf3参数，这些参数的功能与pf参数类似，但是pf2、pf3参数并不需要匹配q参数中包含的所有 trem，pf2参数只需要匹配两个词组成的trem，而pf3参数只需要匹配三个词组成的trem即可。

当你使用pf参数时，你可能不希望查询中所有trem都精确匹配，你可以使用ps(phrase slop)参数，这样只要两个trem之间间隔的其他trem的个数在 phrase slop限定的范围内，那么就认为该索引文档匹配查询条件应该被返回。eDismax查询解析器还支持ps2、ps3参数，它允许覆盖默认的ps参数 值，当ps2和ps3参数未指定时，默认会使用ps参数值。ps2与pf2参数相对应，ps3与pf3参数相对应。也就是说ps参数需要跟pf参数搭配使用才有意 义。

使用搜索关键字“迪卡侬哈哈”检索文档“迪卡侬（上海）体育用品有限公司”分词如下：

我们看到，多了哈哈、哈、哈这三个trem所以没有全部命中文档，因此pf设置的域不会影响到打分，如下：

那么此时如果我们想设置影响打分就可以使用pf2、pf3参数了，在这里的demo选取了ps3，因为上面知道“迪卡侬”会被分成一个trem的

分析为查询的字符串的多值列表，并将其分数乘以所有匹配文档的主查询的分数。

<str name="boost">
        if(sum(scoreSort,queryTimes),if(product(queryTimes,scoreSort),sum(log(sum(1,product(queryTimes,10))),log(sum(0.1,product(scoreSort,10)))),if(queryTimes,product(log(sum(1,product(queryTimes,1))),0.00001),product(log(sum(1,product(scoreSort,1))),0.01))),product(max(establishDuration,1),0.00000000001))
</str>