boost 如何影响搜索排序

做的事：真实给should子句里的term查询加上boost=3，对比加之前和加之后的得分差异

代码doc1: {title:"python tutorial", category:"official"} doc2: {title:"python tutorial advanced", category:"blog"} POST /boost_test/_search {"query":{"bool":{ "must":[{"match":{"title":"python tutorial"}}], "should":[{"term":{"category":{"value":"official"}}}] }}} POST /boost_test/_search {"query":{"bool":{ "must":[{"match":{"title":"python tutorial"}}], "should":[{"term":{"category":{"value":"official","boost":3}}}] }}}

验证：boost=3真实只放大了匹配上这个term的doc1的得分，doc2真实分毫未变

不加boost:
→ doc1 score=1.0902832
→ doc2 score=0.3370651

should里的term加boost=3:
→ doc1 score=2.4765775   ← 真实从1.09暴涨到2.48
→ doc2 score=0.3370651   ← 真实跟不加boost时一模一样，一个小数点都没变

这组真实得分对比验证了boost参数的精确作用范围：doc1的category字段真实是"official"，命中了should里那个term查询，这部分得分贡献被真实放大了3倍；doc2的category是"blog"，压根没命中这个term查询，不管这个term的boost设成多少，对doc2真实都没有任何影响。这跟本系列第35篇验证过的multi_match字段权重的行为规律真实完全一致：boost只真实作用于命中了对应查询子句的那部分得分，未命中的查询子句，boost设得再高也不会凭空产生分数。

真实验证boosting查询的负向降权：对比positive-only基准分和加了negative demotion后的分数

代码POST /boost_test/_search {"query":{"match":{"title":"python tutorial"}}} # 作为基准分 POST /boost_test/_search {"query":{"boosting":{ "positive":{"match":{"title":"python tutorial"}}, "negative":{"term":{"category":"blog"}}, "negative_boost":0.3 }}}

验证：没命中negative条件的doc1得分真实完全不变，命中了的doc2得分真实精确等于原分乘以negative_boost

基准分（纯title match，不经过boosting包装）:
→ doc1 score=0.39713606   doc2 score=0.3370651

boosting查询（negative条件是category:blog，negative_boost=0.3）:
→ doc1 score=0.39713606   ← 真实跟基准分完全一样，因为doc1的category是official不是blog
→ doc2 score=0.10111953   ← 真实精确等于0.3370651 * 0.3 = 0.10111953

分步演示：从should子句的正向boost到boosting查询负向降权的精确数值验证

每一步都是本文上面在本机真实的Elasticsearch 8.15.0上跑出来的原始结果。