对于norms的概念要如何理解呢

1. Norms是什么意思？
norms是一类信息的统称，这类信息是指被分词后的term的一些信息，比如term的长度，出现的频率等等，用来计算文档的相似性分数。ES常用的相似性算法有两种：TF-IDF和BM25算法。
TF-IDF算法：一个词汇的权重=TF*IDF。
TF指词汇频率，即词汇在文档中出现的次数；IDF指逆文档频率，IDF = log(N/n)，其中N表示文档集合中共有多少个文档，n表示该词汇在其中多少个文档中出现过，由这个公式可以看出，当一个词汇在越多的文档中出现，那么它的权重会越小（也就是说当每个文档都包含某个词汇时，那么这个词汇对于文档检索就没啥用了，IDF=0）。
BM25算法：这个算法的公式比较复杂，就不列出来了。这个算法会考虑到四个因素：IDF，文档长度因子，文档词频和查询词频。这些因子其实就可以看作是上面提到的norms。
 
2. Index-time指什么？
index-time是指索引文档的（即查询）时候。