首先这个特性处于实验阶段，在之后发布的release版本中可能会被移除，Elastic官方会尽最大努力去修复可能出现的各种问题，因为不受GA保护，所以前期大家尽量不要在生产环境中使用

1、介绍

script_score 是 function score 2.0版本， 允许用户在检索中灵活修改文档score，来实现自己干预结果排名的目的，另外script score性能要高于function score
下面我们通过一个简单的例子来加深理解，通过script score将文档score值修改为“like”字段值的十分之一：

GET /_search
{
    "query" : {
        "script_score" : {
            "query" : {
                "match": { "message": "elasticsearch" }
            },
            "script" : {
                "source" : "doc['likes'].value / 10 "
            }
        }
     }
}

2、操作

• 在script 中访问当前文档_score值
  用户可以在script中访问变量_score ,还是上面的例子，我们给当前score加上“like”值：

{
    "query" : {
        "script_score" : {
            "query" : {
                "match": { "message": "elasticsearch" }
            },
            "script" : {
                "source" : "doc['likes'].value + _score "
            }
        }
     }
}

• Vector查询支持
  这类查询目前有cosineSimilarity 和 dotProduct两类函数支持，只能应用在dense_vecotor 和 sparse_vector数据类型上。
  例如，通过cosineSimilarity函数计算query文档与索引库里文档的dense_vector相似度：

{
  "query": {
    "script_score": {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "script": {
        "source": "cosineSimilarity(params.queryVector, doc['my_dense_vector'])",
        "params": {
          "queryVector": [4, 3.4, -0.2]  
        }
      }
    }
  }
}

如果是计算sparse_vector field的cosine相似度：

{
  "query": {
    "script_score": {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "script": {
        "source": "cosineSimilaritySparse(params.queryVector, doc['my_sparse_vector'])",
        "params": {
          "queryVector": {"2": 0.5, "10" : 111.3, "50": -1.3, "113": 14.8, "4545": 156.0}
        }
      }
    }
  }
}

再如，在dense_vector field上计算给定文档与索引库文档点积的距离时：

{
  "query": {
    "script_score": {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "script": {
        "source": "dotProduct(params.queryVector, doc['my_dense_vector'])",
        "params": {
          "queryVector": [4, 3.4, -0.2]
        }
      }
    }
  }
}

同理，在sparse_vector上进行点积计算，需要使用dotProductSparse 函数：

{
  "query": {
    "script_score": {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "script": {
        "source": "dotProductSparse(params.queryVector, doc['my_sparse_vector'])",
        "params": {
          "queryVector": {"2": 0.5, "10" : 111.3, "50": -1.3, "113": 14.8, "4545": 156.0}
        }
      }
    }
  }
}

上述vector查询需要注意的时，如果vector field缺失数值时，或者查询语句中vector规格与索引库字段的vector规格不一致，那么该文档的计算结果会是0

• 调用自定义Painless script
  用户可以灵活的使用Painless语法编写自己的Function ，并在script中进行调用，另外值得注意的是，本身es提供了大量的预定义Function可供调用，这些都是经过优化的，执行效率比较高。

sigmoid(value, k, a) = value^a/ (k^a + value^a)  

"script" : {
    "source" : "sigmoid(doc['likes'].value, 2, 1)"
}

• 对数字类型字段添加衰减函数
  常用到的衰减函数有decayNumericLinear（线性），decayNumericExp（指数），decayNumericGauss（高斯）

"script" : {
    "source" : "decayNumericLinear(params.origin, params.scale, params.offset, params.decay, doc['dval'].value)",
    "params": { 
        "origin": 20,
        "scale": 10,
        "decay" : 0.5,
        "offset" : 0
    }
}

• 对geo类型字段添加衰减函数
  常用到的衰减函数有decayGeoLinear（线性），decayGeoExp（指数），decayGeoGauss（高斯）

"script" : {
    "source" : "decayGeoExp(params.origin, params.scale, params.offset, params.decay, doc['location'].value)",
    "params": {
        "origin": "40, -70.12",
        "scale": "200km",
        "offset": "0km",
        "decay" : 0.2
    }
}

• 对日期类型字段添加衰减函数
  常用到的衰减函数有decayDateLinear（线性），decayDateExp（指数），decayDateGauss（高斯），不支持 mow 函数。

"script" : {
    "source" : "decayDateGauss(params.origin, params.scale, params.offset, params.decay, doc['date'].value)",
    "params": {
        "origin": "2008-01-01T01:00:00Z",
        "scale": "1h",
        "offset" : "0",
        "decay" : 0.5
    }
}

需要注意的是上述几个衰减函数中都用到了params参数，而该参数官方说明是不支持动态改变数值的，个人觉得不是很好用，后期应该还会优化

• Function Score 转 Script Score

script_score：function score中的script_score 函数部分不需要进行修改，可以直接拷贝到script score里运行。

weight：

"script" : {
    "source" : "params.weight * _score",
    "params": {
        "weight": 2
    }
}

random_score：

"script" : {
    "source" : "randomNotReproducible()"
}

field_value_factor：

"script" : {
    "source" : "Math.log10((doc['field'].size() == 0 ? 1 : doc['field'].value()) * params.factor)",
    params" : {
        "factor" : 5
    }
}

其中 Math.log10((doc['field'].size() == 0 是为了排除因field missing引起的异常，field_value_factor 里modifier（权重调控函数）可以通过下面函数实现：