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](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](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.8/query-dsl-function-score-query.html#function-random)
![衰减函数示意图](https://p1-jj.byteimg.com/tos-cn-i-t2oaga2asx/gold-user-assets/2019/12/17/16f147c969366391~tplv-t2oaga2asx-image.image)
## 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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Elasticsearch function_score使用