在使用Elasticsearch进行全文搜索的时候，默认是使用BM25计算的_score字段进行降序排序的。当我们需要用其他字段进行降序或者升序排序的时候，可以使用sort字段，传入我们想要的排序字段和方式。
当简单的使用几个字段升降序排列组合无法满足我们的需求的时候，我们就需要自定义排序的特性，Elasticsearch提供了function_score的DSL来自定义打分，这样就可以根据自定义的_score来进行排序。
1.第一个例子
首先新建一个索引test_ratings。
{
"test_ratings_v1" : {
"aliases" : {
"test_ratings" : { }
},
"mappings" : {
"doc" : {
"properties" : {
"comment" : {
"type" : "text",
"analyzer" : "ik_smart"
},
"create" : {
"type" : "date"
},
"id" : {
"type" : "integer"
},
"productId" : {
"type" : "integer"
},
"rating" : {
"type" : "integer"
},
"test" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 256
}
}
},
"title" : {
"type" : "text",
"analyzer" : "ik_max_word"
},
"userId" : {
"type" : "integer"
}
}
}
},
"settings" : {
"index" : {
"refresh_interval" : "1s",
"number_of_shards" : "3",
"provided_name" : "test_ratings_v1",
"max_result_window" : "10000000",
"creation_date" : "1569227588095",
"number_of_replicas" : "0",
"uuid" : "cx7XVhITQnaBlqKtauZZow",
"version" : {
"created" : "6080199"
}
}
}
}
}
然后导入一些数据，一个基本的请求如下所示：
- function_score包裹的query内的DSL，就像我们平常使用的查询条件一样使用。
- field_value_factor表示query查询计算的_score再乘以rating字段的值
- missing 表示如果rating的值确实，用1作为默认值
用这样的请求，我们可以找出那些评论标题中带有喜欢，而且评分也很高的评论，最终 _score = _score * rating(default=1)
GET /test_ratings/_search
{
"query": {
"function_score": {
"query": {"match": {
"title": "喜欢"
}},
"field_value_factor": {
"field": "rating",
"missing": 1
}
}}
}
2.field_value_factor
上面的例子中已经简单的介绍了field_value_factor的作用了，现在再来看看field_value_factor内的一些参数
2.1 field
相乘的字段，该字段必须是数字类型。
2.2 factor
相乘的系数，可以自己调节相乘的系数
2.3 missing
定义字段缺省值
2.4 modifier
修正相乘值
有时候将字段值，直接和_score相乘效果不好，需要修正字段值，可选的值有:
| 选项 | 含义 |
|---|---|
| none | 默认值 |
| log | log(x) |
| log1p | log(1+x) |
| log2p | log(2+x) |
| ln | ln(x) |
| ln1p | ln(1+x) |
| ln2p | ln(2+x) |
| square | x^x |
| sqrt | x的平方根 |
| reciprocal | x的倒数 |
当factor和modifier同时使用的时候，factor优先于modifier
以log为例，最终分数会变为 _score = _score * log(factor * x)
当我们觉得评分0分和1分的区别大于4分和5分的区别的时候，就可以使用log来修正_score。
GET /test_ratings/_search
{
"query": {
"function_score": {
"query": {"match": {
"title": "喜欢"
}},
"field_value_factor": {
"field": "rating",
"missing": 0,
"modifier": "log1p"
}
}}
}
当默认值为0的时候，使用log会报错，因此可以使用log1p来修正。
3.script_score
当我们使用field_value_factor和functions内简单的weight无法满足业务的时候，可以使用Elasticsearch提供的Painless脚本来自定义排序函数。
painless语法参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/painless/6.8/painless-examples.html
一个简单的用法如下：
GET /test_ratings/_search
{
"query": {"function_score": {
"query": {"match": {
"title": "喜欢"
}},
"boost_mode": "replace",
"script_score": {
"script":{
"params": {
"a":1,
"b":2
},
"source": "_score + params.b * doc['rating'].value"
}
}
}}
}
3.1 params
自定义参数
3.2 source
指定脚本，可以使用doc['f']的方式访问原始字段值，也可以用_score访问计算后的score值
4.random_score
使用random_score可以让不同的人请求得到不同的排序结果，而同一个人请求可以得到相同的结果，使用如下：
GET /test_ratings/_search
{
"query": {"function_score": {
"query": {"match": {
"title": "喜欢"
}},
"random_score": {
"seed": 1,
"field": "userId"
},
"boost_mode": "replace"
}}
}
4.1 seed
指定随机的种子，相同的种子返回相同排序，每个种子会为每个文档生成一个0-1的随机数，改随机数就是random_score的返回值，可以和其他filter或者外部打分一起使用。
4.2 field
对于相同shard的相同field的值，产生的随机数一样，因此在使用的时候，尽量选择值不一样的field。
5.functions
上面的例子中，每一个doc都会乘以相同的系数，有时候我们需要对不同的doc采用不同的权重。这时，使用functions是一种不错的选择。基本的用法如下：
GET /test_ratings/_search
{
"query": {
"function_score": {
"query": {
"match": {
"title": "喜欢"
}
},
"functions": [{
"filter": {
"term": {
"userId": 209983
}
},
"weight": 5
},
{
"filter": {
"term": {
"rating": 5
}
},
"weight": 2
}
],
"boost": 2,
"score_mode": "max",
"boost_mode": "multiply",
"min_score": 18,
"max_boost": 4
}
}
}
5.1 filter
表示每一个不同分值的过滤器。
5.2 weight
表示对应的权重
上诉例子表示：对搜索召回的结果，userid=209983的doc，weight为5，rating=5的doc的weight为2
5.3 functions内其他内部参数
functions内支持script_score和field_value_factor等参数
6. function_score其他外部参数
还是以4中的例子来分析其他的外层参数
6.1 score_mode
表示functions内的每一项的计算方式，可选的计算方式有：
| 选项 | 含义 |
|---|---|
| multiply | functions内每一项weight相乘 |
| sum | functions内每一项weight相加 |
| avg | functions内的weight求平均值 |
| first | functions内的第一个weight值 |
| max | functions内的最大weight |
| min | functions内的最小min |
6.2 max_boost
对functions计算的score的限制，表示functions返回的最值。适用field_value_factor等其他场景
6.3 boost
对functions计算出来的结果，再做相乘的系数。适用field_value_factor等其他场景
6.4 boost_mode
对boost和functions结果的乘积 和原始_score之间的计算方式。适用field_value_factor等其他场景，可选值为：
| 选项 | 含义 |
|---|---|
| multiply | 结果和原始_score相乘 |
| replace | 用计算结果替换原始_score |
| sum | 结果和原始_score相加 |
| avg | 结果和原始_score求平均值 |
| max | 求结果和原始_score最大值 |
| min | 求结果和原始_score最小值 |
6.5 min_score
限制最后召回的最低得分
6.6 weight
在外部也可以用weight，对每个文档乘一个系数。
7.衰减函数
有些时候我们需要某个字段等于一个特定值时分数最高，然后往两边或者一边递减，比如地理位置或者价格区间。这个时候可以使用衰减函数。基本使用如下：
{
"query": {
"function_score": {
"query": {
"match": {
"title": "喜欢"
}
},
"gauss": {
"rating": {
"origin": "2",
"offset": "1",
"scale": "0.5",
"decay": "0.5"
}
},
"boost_mode": "replace"
}
}
}
其中rating是field名，gauss是衰减函数名
7.1 fiend内部参数
| 选项 | 含义 |
|---|---|
| origin | 最佳值的位置，这个位置的score为1 |
| offset | 最佳值两边的范围，在(origin-offset, origin+offset)范围内都是最大score：1 |
| scale | 衰减距离，从offset再往外scale衰减到指定decay值 |
| decay | 指定的衰减值，到达scal的距离，衰减到decay |
7.2 衰减函数
目前支持三种衰减函数：gauss、exp、linear
衰减函数和参数见下图，参考https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.8/query-dsl-function-score-query.html#function-random
7.3 multi-values fields
在计算field的值到origin的距离时，如果field是一个多值的字段，则可以通multi_value_mode字段，来设置参与距离计算的值，可选值为：
| 选项 | 含义 |
|---|---|
| min | field内到origin的最小距离 |
| max | field内到origin的最大距离 |
| avg | field内数组到origin的平均距离 |
| sum | field内数组到origin的距离之和 |
8.总结
利用Elasticsearch的function_score功能，可以灵活的对搜索结果进行排序。但是在使用过程中尽量少使用script_score，script_score性能会有一些影响。
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