ElasticSearch：自定义评分功能、使用场景讲解以及 function_score常用的字段解释

在ElasticSearch中，自定义评分功能（function score query）允许你根据复杂的公式对文档进行重新评分。这可以用于实现例如Boosting Query、Field Value Factor、Decay Function等多种功能。

以下是一个使用function\_score的查询示例：

GET /_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {
          "message": "elk"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "filter": {
            "match": {
              "title": "Elasticsearch"
            }
          },
          "weight": 2
        },
        {
          "filter": {
            "match": {
              "title": "Logstash"
            }
          },
          "weight": 3,
          "boost_mode": "multiply"
        }
      ],
      "max_boost": 20,
      "score_mode": "sum",
      "boost_mode": "replace"
    }
  }
}

在这个查询中，我们首先执行一个match查询来找到所有包含"elk"的文档。然后，我们使用function\_score查询对这些文档进行评分。我们为标题中包含"Elasticsearch"的文档添加了2倍的权重，为标题中包含"Logstash"的文档添加了3倍的权重，并且通过boost_mode指定了如何结合基础查询得分和函数得分。

使用场景：

• 根据用户的行为（点击、购买、评分等），调整搜索结果的排名。
• 根据文档的某些字段值（如销售量、评分），调整其相对重要性。
• 实现自定义的评分衰减函数，如距离衰减、Decay Function。

function\_score查询中常用的字段：

• query: 基础查询，用于找到所有符合条件的文档。
• functions: 一个数组，包含了所有用于重新评分的函数。每个函数包括filter、weight（或field）、script等。
• score\_mode: 定义如何计算最终得分，可以是sum、multiply、min、max、avg等。
• boost\_mode: 定义如何结合基础查询得分和函数得分，可以是sum、multiply、replace、sum_no_coord、multiply_no_coord等。
• max\_boost: 设置最大的提升倍数，防止提升过大。

注意：在使用function\_score时，确保你的用例确实需要复杂的评分逻辑，因为这可能会影响查询性能。