USE AdventureWorks2022;
SELECT FT_TBL.ProductDescriptionID,
FT_TBL.Description,
KEY_TBL.RANK
FROM Production.ProductDescription AS FT_TBL
INNER JOIN CONTAINSTABLE(Production.ProductDescription,
Description, '(light NEAR aluminum) OR (lightweight NEAR aluminum)', 5) AS KEY_TBL
ON FT_TBL.ProductDescriptionID = KEY_TBL.[KEY];
搜索查询结果的排名方式
SQL Server 中的全文搜索可以生成可选分数（或排名值），该分数（或排名值）指示全文查询返回的数据的相关性。 对于每一行计算此排名值，并且可将此排名值用作排序条件按相关性对给定查询的结果集排序。 此排名值仅指示结果集中各行相关性的相对顺序。 实际的值并不重要，并且每次运行查询时实际值通常都不同。 此排名值在不同的查询之间没有任何意义。
排名统计信息
生成索引后，将收集统计信息以用于排名。 生成全文目录的过程不会直接得出一个索引结构。 而是在对数据创建索引时，由 SQL Server 的全文引擎创建多个中间索引。 全文引擎随后会将这些索引根据需要合并为一个较大的索引。 此过程可以多次重复。 最后，全文引擎将进行“主合并”，将所有中间索引合并为一个较大的主索引。
在每个中间索引级别都会收集统计信息。 合并索引时，统计信息也将被合并。 某些统计值只有在主合并过程中才能生成。
SQL Server 在对查询结果集进行排名时，将使用最大中间索引的统计信息。 这取决于是否合并了中间索引。 因此，如果未合并中间索引，则排名统计信息在准确性上会有变化。 这解释了为什么随着全文索引数据的添加、修改和删除，以及较小索引的合并，同样的查询会返回不同的排名结果。
为了尽量减小索引大小以及尽量降低计算的复杂程度，经常会对统计信息进行舍入。
下表包含了对计算排名非常重要的一些常用术语和统计值。
文档属性中的词偏移量取决于断字符。 第一个词出现在位置 1，下一个词出现在位置 2，依此类推。 为避免在短语和邻近查询中出现假正数，句子结尾和段落结尾引入了较大的位置间隔。
TermFrequency
此数值记录了键值在某一行中出现的次数。
IndexedRowCount
索引行总数。 此数值基于中间索引中维护的计数来计算。 此数值在准确性上会有变化。
KeyRowCount
全文目录中包含给定键的总行数。
MaxOccurrence
某一行中的给定属性在全文目录中偏移量最大的位置。
MaxQueryRank
由全文引擎返回的最大排名 1000。
排名计算问题
计算排名的过程取决于多种因素。 不同语言的断字符对文本进行的词汇切分也不同。 例如，字符串“dog-house”可以被一种断字符断为“dog”和“house”而被另一种断字符断为“dog-house”。 这意味着匹配和排名将因所指定语言而异，因为不仅词不同，而且文档长度也不同。 文档长度的差异可能会影响所有查询的排名。
诸如 IndexRowCount 之类的统计信息可能会大不相同。 例如，如果一个目录的主索引有二十亿行，那么对一个新文档的索引将被编制为内存中的中间索引，而基于该内存中索引内的文档数对该文档的排名可能与主索引中的文档排名不同。 因此，如果填充后需要为大量的行创建索引或重新创建索引，则建议使用 ALTER FULLTEXT CATALOG ... REORGANIZE Transact-SQL 语句将这些索引合并为一个主索引。 全文引擎也会根据参数（例如中间索引的数量和大小）自动合并索引。
MaxOccurrence 值被规范化到 32 个范围的其中一个内。 例如，50 个字长的文档与 100 个字长的文档的处理方式相同。 以下是用于规范化的表。 由于这两个文档的长度位于相邻表值 32 与 128 之间的范围内，因此将认为它们具有相同的有效长度 128 (32 <docLength<= 128)。
{ 16, 32, 128, 256, 512, 725, 1024, 1450, 2048, 2896, 4096, 5792, 8192, 11585,
16384, 23170, 28000, 32768, 39554, 46340, 55938, 65536, 92681, 131072, 185363,
262144, 370727, 524288, 741455, 1048576, 2097152, 4194304 };
CONTAINSTABLE 排名
CONTAINSTABLE 排名使用以下算法：
StatisticalWeight = Log2( ( 2 + IndexedRowCount ) / KeyRowCount )
Rank = min( MaxQueryRank, HitCount * 16 * StatisticalWeight / MaxOccurrence )
短语匹配项的排名方式与各个键类似，只不过要估计 KeyRowCount （包含该短语的行数），并且此值可能会比实际值大。
NEAR 排名
CONTAINSTABLE 支持通过使用 NEAR 选项来查询彼此接近的两个或更多个搜索词。 每个返回行的排名值基于以下几个参数。 一个主要排名因素是相对于文档长度的匹配项总数（或“命中数”）。 因此举例来说，如果一个 100 个字长的文档和一个 900 个字长的文档中包含相同的匹配项，那么 100 个字长的文档的排名更靠前。
根据匹配项中第一个与最后一个搜索词之间的距离，一行中每个匹配项的总长度也会提高该行的排名。 距离越小，该匹配项对该行排名值的贡献就越大。 如果全文查询没有指定一个整数作为最大距离，只有包含的匹配项的相隔距离大于 100 个逻辑词时，文档才会得到 0 排名。
ISABOUT 排名
CONTAINSTABLE 支持使用 ISABOUT 选项来查询加权词。 按照传统信息检索系统的说法，ISABOUT 表示向量空间查询。 所使用的默认排名算法为广为人知的公式 Jaccard。 排名是根据查询中的每个词计算的，然后按以下算法的说明进行合并。
ContainsRank = same formula used for CONTAINSTABLE ranking of a single term (above).
Weight = the weight specified in the query for each term. Default weight is 1.
WeightedSum = Σ[key=1 to n] ContainsRankKey * WeightKey
Rank = ( MaxQueryRank * WeightedSum ) / ( ( Σ[key=1 to n] ContainsRankKey^2 )
+ ( Σ[key=1 to n] WeightKey^2 ) - ( WeightedSum ) )
FREETEXTTABLE 排名
FREETEXTTABLE 排名基于 OKAPI BM25 排名公式计算。 FREETEXTTABLE 查询通过词形变化生成（原始查询词的变形）向查询中添加词，这些词将被视为与派生出这些词的词没有特殊联系的单独词。 同义词库功能派生出的同义词将被当作单独的、具有同等加权值的词来处理。 查询中的每个词都会对排名产生影响。
Rank = Σ[Terms in Query] w ( ( ( k1 + 1 ) tf ) / ( K + tf ) ) * ( ( k3 + 1 ) qtf / ( k3 + qtf ) ) )
Where:
w is the Robertson-Sparck Jones weight.
In simplified form, w is defined as:
w = log10 ( ( ( r + 0.5 ) * ( N - R + r + 0.5 ) ) / ( ( R - r + 0.5 ) * ( n - r + 0.5 ) )
N is the number of indexed rows for the property being queried.
n is the number of rows containing the word.
K is ( k1 * ( ( 1 - b ) + ( b * dl / avdl ) ) ).
dl is the property length, in word occurrences.
avdl is the average length of the property being queried, in word occurrences.
k1, b, and k3 are the constants 1.2, 0.75, and 8.0, respectively.
tf is the frequency of the word in the queried property in a specific row.
qtf is the frequency of the term in the query.
使用全文搜索查询
