在 Elasticsearch 中，function_score 可以让我们在查询的同时对搜索结果进行自定义评分。
function_score 提供了一系列的参数和函数让我们可以根据需求灵活地进行设置。
近期有同学反馈，function_score 的相关参数不好理解，本文将深入探讨 function_score 的核心参数和函数。
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Elasticsearch 的 function_score 查询是一种强大的工具，它可以允许我们修改文档的基本的相关评分，让我们在特定的应用场景下获得更好的搜索结果。
这个功能通过提供了一组内置函数（如 script_score, weight, random_score, field_value_factor, decay functions等），以及一系列参数（如boost_mode和score_mode等）来实现。
以下是一些 function_score 可以应用的场景：
如果需要了解用户的兴趣或者行为，我们可以使用 function_score 来提升用户可能感兴趣的结果。
比如在推荐系统中，如果我们已知道用户喜欢某个作者的文章，可以提升这个作者的文章的得分。
比如最近火热的“罗刹海市”就被网易云音乐推荐到最前面。
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如果我们需要从一个大的数据集中随机抽样，可以使用 random_score 函数。
这个函数会给每个文档生成一个随机得分，从而让我们能够得到随机的搜索结果。
对于一些时间敏感的数据，比如新闻、博客文章或者论坛帖子，新的文档通常比旧的文档更相关。
在这种情况下，我们可以使用 decay functions（衰减函数） 来降低旧的文档的得分。
如果我们的应用关心地理位置，比如房地产或者旅游相关的应用。
可以使用 decay functions （衰减函数）来提升接近某个地理位置的文档的得分。
如果我们的文档有一些字段值可以影响相关度评分，可以使用 field_value_factor （字段值因子）函数。
比如在电商场景，一个商品的销量、评分或者评论数量可能会影响搜索结果的排序。
总的来说，function_score 提供了一种灵活的方式来满足各种复杂的相关度评分需求。
boost_mode 决定了如何将查询得分和函数得分进行组合。
可接受的参数有：
boost_mode | 描述 |
multiply | 查询得分和函数得分相乘（默认值） |
sum | 查询得分和函数得分相加 |
avg | 查询得分和函数得分的平均值 |
first | 仅仅使用函数得分 |
max | 查询得分和函数得分中的最大值 |
min | 查询得分和函数得分中的最小值 |
replace | 完全替换查询得分，只使用函数得分 |
score_mode 决定了如何处理多个函数的分数。
可接受的参数有：
score_mode | 描述 |
multiply | 各个函数得分相乘 |
sum | 各个函数得分相加（默认值） |
avg | 各个函数得分的平均值 |
first | 仅仅使用第一个函数的得分 |
max | 各个函数得分中的最大值 |
min | 各个函数得分中的最小值 |
function_score 提供了多种函数类型来进行自定义评分：
Score Function | 描述 |
script_score | 用脚本计算得分 |
weight | 简单地修改查询得分，不考虑字段值 |
random_score | 生成随机得分 |
field_value_factor | 使用字段值进行计算得分 |
decay functions | 衰减函数，根据字段值的距离计算得分，越近得分越高 |
为了帮助大家更好地理解，我们将创建一个简单的索引，插入一些文档，并对它们执行 function_score 查询。
假设我们有一个名为 articles 的索引，里面存储了一些博客文章的数据，包括作者(author)，标题(title)，内容(content)，以及这篇文章的喜欢数量(likes)。
首先，创建索引并添加一些文档：
PUT /articles{ "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text" }, "author": { "type": "text" }, "content": { "type": "text" }, "likes": { "type": "integer" } } }}POST /_bulk{ "index" : { "_index" : "articles", "_id" : "1" } }{ "title": "Elasticsearch Basics", "author": "John Doe", "content": "This article introduces the basics of Elasticsearch.", "likes": 100 }{ "index" : { "_index" : "articles", "_id" : "2" } }{ "title": "Advanced Elasticsearch", "author": "Jane Doe", "content": "This article covers advanced topics in Elasticsearch.", "likes": 500 }{ "index" : { "_index" : "articles", "_id" : "3" } }{ "title": "Elasticsearch Function Score Query", "author": "John Doe", "content": "This article discusses the function_score query in Elasticsearch.", "likes": 250 }现在我们有了一些文档，让我们对它们执行 function_score 查询。
GET /articles/_search{ "query": { "function_score": { "query": { "match_all": {} }, "boost": "5", "functions": [ { "script_score": { "script": { "source": "Math.log(1 + doc['likes'].value)" } } } ], "boost_mode": "multiply" } }}上述查询使用了 Elasticsearch 的 function_score 查询。
它首先对 "articles" 索引中的所有文档进行匹配（使用 match_all 查询），然后使用一个脚本函数（script_score），该脚本会计算每个文档的 "likes" 字段的自然对数值加一（Math.log(1 + doc['likes'].value)），然后把这个得分与原始查询得分相乘（由于 boost_mode 被设为了 "multiply"），最终的得分再乘以5（由于 boost 被设为了 "5"）。这种查询用于根据 "likes" 字段对结果进行加权排序。
执行结果如下：
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GET /articles/_search{ "query": { "function_score": { "query": { "match_all": {} }, "functions": [ { "random_score": { "field": "likes" } } ], "boost_mode": "replace" } }}上述查询使用 Elasticsearch 的 function_score 查询，并配合使用 random_score 函数。random_score 函数根据 "likes" 字段的值生成一个随机分数。
重要的是，由于没有提供一个固定的种子（seed），所以每次执行这个查询都会返回一个全新的随机排序结果。
match_all 是基础查询，用来匹配所有文档。然后 random_score 函数基于 "likes" 字段值生成随机分数。
boost_mode 设为 "replace" 表示忽略基础查询的分数，完全使用 random_score 函数的分数作为最终结果。所以，这个查询会在每次执行时都返回全新的随机排序结果。
执行结果如下图所示：
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这对于一些字段很有用，比如"likes"：一篇有很多"likes"的文章可能比"likes"少的文章更相关。
示例如下：
GET /articles/_search{ "query": { "function_score": { "query": { "match": { "content": "Elasticsearch" } }, "functions": [ { "field_value_factor": { "field": "likes", "factor": 1.2, "modifier": "sqrt", "missing": 1 } } ], "boost_mode": "multiply" } }}在这个查询中：
表示基础查询是在 "content" 字段中匹配包含 "Elasticsearch" 的文章。
函数用来基于 "likes" 字段的值调整查询得分。它首先取 "likes" 字段的值，如果文档没有 "likes" 字段或者该字段的值为空，那么将使用 "missing" 参数指定的默认值1。然后，它将取得的值乘以 "factor" 参数指定的因子1.2。最后，它将结果进行 "modifier" 参数指定的平方根运算（"sqrt"）。
参数设置为 "multiply"，这表示将基础查询的得分和 field_value_factor 函数计算得出的得分相乘，以得到最终的文档得分。
所以，这个查询会返回包含 "Elasticsearch" 的文章，并且文章的得分会根据 "likes" 字段的值进行调整，"likes" 值越高的文章，得分也会越高。
执行结果如下：
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如果值接近某个中心点，得分就会更高。这对于日期或地理位置字段特别有用。
Elasticsearch 提供了三种衰减函数：线性（linear）、指数（exp）、和高斯（gauss）。
以下是使用 gauss 函数的一个示例：
GET /articles/_search{ "query": { "function_score": { "query": { "match": { "content": "Elasticsearch" } }, "functions": [ { "gauss": { "likes": { "origin": "100", "scale": "20", "offset": "0", "decay": 0.5 } } } ], "boost_mode": "multiply" } }}上述执行可概括为：使用 function_score 和 gauss 函数对含有 'Elasticsearch' 的文章进行基于 'likes' 字段的高斯衰减得分调整"。
在这个查询中：
表示基础查询是在 "content" 字段中匹配包含 "Elasticsearch" 的文章。
函数则是用来对 "likes" 字段的值进行高斯衰减处理。
其中，
参数 | 值 | 描述 |
origin | 100 | 期望的中心点，即 "likes" 字段的最理想值 |
scale | 20 | 表示衰减的速度，也就是距离 "origin" 值多远时，得分会衰减到原始得分的一半 |
offset | 0 | 表示在距离 "origin" 多少的范围内不进行衰减 |
decay | 0.5 | 表示当距离超过了 "scale" 之后，得分会以多快的速度衰减，例如 0.5 表示超过 "scale" 距离后，得分会衰减到原始得分的一半 |
参数设置为 "multiply"，这表示将基础查询的得分和 gauss 函数计算得出的得分相乘，以得到最终的文档得分。
所以，这个查询会返回包含 "Elasticsearch" 的文章，并且文章的得分会根据 "likes" 字段的值进行高斯衰减处理，"likes" 值越接近100的文章，得分也会越高。
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在深入了解 Elasticsearch 的 function_score 后，我们可以明显感受到其在搜索应用中的强大作用。无论是基于特定字段值的排序，还是利用自定义脚本微调搜索结果，function_score 都能发挥其出色的性能。
尽管 function_score 的参数和选项多样，初看可能会觉得复杂，但只需理解各参数的含义和作用，我们就能根据需求灵活运用。实际案例中，我们使用了 script_score、field_value_factor、random_score 和 decay functions 等函数，演示了如何通过 function_score 满足复杂的搜索需求。
但是，我们也必须注意，在使用 function_score 时，要慎重考虑性能问题，因为复杂的函数和脚本可能占用大量计算资源。在实际应用中，我们应始终关注这一点，以维护良好的系统性能。
此外，随着数据和用户行为的不断变化，我们需要持续观察、学习和调整搜索策略，以不断提升用户体验。在这个过程中，function_score 将是我们强有力的工具。
总的来说，Elasticsearch 的 function_score 是一个强大而灵活的工具，只要我们深入了解并恰当使用，就能够挖掘其巨大的潜力，提升我们的搜索应用性能和用户体验。
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