score类型

1. 基础评分boost，默认2.2，
2. 逆向文档频率值(IDF)：表示该词再文档中(ES中)出现的次数越多，表示越不重要，评分越低
3. 关键词在文档中出现的频率(TF)：表示该词在文档中出现的频率，频率越高表示越重要，评分越高
   注意： IDF是出现次数越多，则评分越低， 而TF是出现次数越高，则评分越高，一正一反

score评分机制的计算

1. boost × idf × tf
2. 字段的权重 × 逆向文档频率的值 × 关键词在文档中出现的频率值

ES查询时带上评分计算

加上explain 和mysql查看索引使用情况是同一个词
GET /test_index/_search?explain=true

如何自定义评分机制

1. 权重配置: 通过指定boost基础评分，来定制总评分, 查询请求如下，需要指定boost，来定制哪个词查询基础分更大，即相同频率下该次就会评分更高，会放在前面

GET /test_index/_search
{"query": {"bool": {"should": [{"match": {"summary": {"query": "boot", "boost": 1} // 指定查boot的基础评分boost = 1， 不指定boost则默认2.2}}, {"match": {"summary": {"query": "java", "boost": 3} // 指定查boot的基础评分boost = 3， 不指定boost则默认2.2}}, {"match": {"summary": {"query": "cloud", "boost": 1} // 指定查boot的基础评分boost = 1， 不指定boost则默认2.2}},{"match": {"summary": {"query": "spring", "boost": 1} // 指定查boot的基础评分boost = 1， 不指定boost则默认2.2}}, ]}}
}

2. 公式定制化： ES提供了一些内置评分函数(BM25)， 根据需要进行参数调整，或者使用自定义评分函数来实现
3. 自定义评分插件