想搜索附近评分较高的餐厅，ElasticSearch 大显身手！

2年前 (2022) 程序员胖胖胖虎阿

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松哥原创的 Spring Boot 视频教程已经杀青，感兴趣的小伙伴戳这里-->松哥要升级 SpringBoot 视频了，看看新增了哪些内容！

ElasticSearch 系列已经整到第 22 篇啦，今天我们来学习 Es 中的复合查询，前面已经和大家分享过一次复合查询了，今天我们来看看复合查询中的 function_score query 和 boosting query。

如果大家觉得视频风格还能接受，也可以看看松哥的付费视频：Spring Boot+Vue+微人事视频教程

以下是视频笔记：

注意，笔记只是视频内容的一个简要记录，因此笔记内容比较简单，完整的内容可以查看视频。

17.4 function_score query

场景：例如想要搜索附近的肯德基，搜索的关键字是肯德基，但是我希望能够将评分较高的肯德基优先展示出来。但是默认的评分策略是没有办法考虑到餐厅评分的，他只是考虑相关性，这个时候可以通过 function_score query 来实现。

准备两条测试数据：

PUT blog
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      },
      "votes":{
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}

PUT blog/_doc/1
{
  "title":"Java集合详解",
  "votes":100
}

PUT blog/_doc/2
{
  "title":"Java多线程详解，Java锁详解",
  "votes":10
}

现在搜索标题中包含 java 关键字的文档：

GET blog/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "java"
    }
  }
}

查询结果如下：

想搜索附近评分较高的餐厅，ElasticSearch 大显身手！ — image-20201117195614832

默认情况下，id 为 2 的记录得分较高，因为他的 title 中包含两个 java。

如果我们在查询中，希望能够充分考虑 votes 字段，将 votes 较高的文档优先展示，就可以通过 function_score 来实现。

具体的思路，就是在旧的得分基础上，根据 votes 的数值进行综合运算，重新得出一个新的评分。

具体有几种不同的计算方式：

weight
random_score
script_score
field_value_factor

weight

weight 可以对评分设置权重，就是在旧的评分基础上乘以 weight，他其实无法解决我们上面所说的问题。具体用法如下：

GET blog/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "title": "java"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "weight": 10
        }
      ]
    }
  }
}

查询结果如下：

可以看到，此时的评分，在之前的评分基础上*10

random_score

random_score 会根据 uid 字段进行 hash 运算，生成分数，使用 random_score 时可以配置一个种子，如果不配置，默认使用当前时间。

GET blog/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "title": "java"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "random_score": {}
        }
      ]
    }
  }
}

script_score

自定义评分脚本。假设每个文档的最终得分是旧的分数加上votes。查询方式如下：

GET blog/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "title": "java"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "script_score": {
            "script": {
              "lang": "painless",
              "source": "_score + doc['votes'].value"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

现在，最终得分是 (oldScore+votes)*oldScore。

如果不想乘以 oldScore，查询方式如下：

GET blog/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "title": "java"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "script_score": {
            "script": {
              "lang": "painless",
              "source": "_score + doc['votes'].value"
            }
          }
        }
      ],
      "boost_mode": "replace"
    }
  }
}

通过 boost_mode 参数，可以设置最终的计算方式。该参数还有其他取值：

multiply：分数相乘
sum：分数相加
avg：求平均数
max：最大分
min：最小分
replace：不进行二次计算

field_value_factor

这个的功能类似于 script_score，但是不用自己写脚本。

假设每个文档的最终得分是旧的分数乘以votes。查询方式如下：

GET blog/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "title": "java"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "field_value_factor": {
            "field": "votes"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

默认的得分就是oldScore*votes。

还可以利用 es 内置的函数进行一些更复杂的运算：

GET blog/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "title": "java"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "field_value_factor": {
            "field": "votes",
            "modifier": "sqrt"
          }
        }
      ],
      "boost_mode": "replace"
    }
  }
}

此时，最终的得分是（sqrt(votes)）。

modifier 中可以设置内置函数，其他的内置函数还有：

另外还有个参数 factor ，影响因子。字段值先乘以影响因子，然后再进行计算。以 sqrt 为例，计算方式为 sqrt(factor*votes)：

GET blog/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "title": "java"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "field_value_factor": {
            "field": "votes",
            "modifier": "sqrt",
            "factor": 10
          }
        }
      ],
      "boost_mode": "replace"
    }
  }
}

还有一个参数 max_boost，控制计算结果的范围：

GET blog/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "title": "java"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "field_value_factor": {
            "field": "votes"
          }
        }
      ],
      "boost_mode": "sum",
      "max_boost": 100
    }
  }
}

max_boost 参数表示 functions 模块中，最终的计算结果上限。如果超过上限，就按照上线计算。

17.5 boosting query

boosting query 中包含三部分：

positive：得分不变
negative：降低得分
negative_boost：降低的权重

GET books/_search
{
  "query": {
    "boosting": {
      "positive": {
        "match": {
          "name": "java"
        }
      },
      "negative": {
        "match": {
          "name": "2008"
        }
      },
      "negative_boost": 0.5
    }
  }
}