介绍
介绍
控制Elasticsearch搜索引擎的查询结果的评分的终极武器script_score，评分完全的自定义化，真的是想怎么玩就怎么玩，爽的不要不要的。
福哥今天会给大家讲讲如何使用ES的script_score去自定义查询结果的每个文档的评分，完完全全地按照自己的想法去设计文档的评分计算方法。
script_score
按照官方的说法，使用script_score可以通过Groovy脚本编写一个函数，用来计算文档的评分。在这个函数里面可以访问文档的全部字段以及文档的默认评分，甚至还可以访问词频和逆向文档频率（不过福哥没有找到示例）。
Groovy是一个用来给Java程序做单元测试的辅助脚本，它和JavaScript非常相似，大家可以很容易上手的。
公式计算评分
假设福哥给同福网的文章搜索设计一个自定义评分逻辑，将文章的访问量作为一个加权的考量，将访问量除以10000次的商作为增幅去扩大默认评分的值，计算公式如下：
_score * ((doc['mReadC'].value + 0.0) / 100 + 1)
应用到ES的query里，需要将script_score放到function_score里面，因为script_score是function_score的一种方式，具体到上面的例子就是这个样子的：
{
"from": 0,
"size": 10,
"query": {
"function_score": {
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"mTitle": {
"query": "java",
"minimum_should_match": "80%",
"boost": 6
}
}
}
]
}
},
"script_score": {
"script": {
"source": "_score * (doc['mReadC'].value / 10000 + 1)"
}
}
}
}
}
函数计算评分
函数计算和公式计算区别就是可以支持更为复杂的逻辑，福哥设计了一个简单的逻辑，如果加权超过2倍则无论加权是多少倍都按2倍计算，函数如下：
float readC = doc['mReadC'].value;
float readCRate = readC / 10000 + 1;
if (readCRate > 2) {
return _score * 2;
}
return _score * readCRate;应用到ES的query里，需要将函数的换行符去掉，或者换成“\n”，因为JSON格式要求这样，具体的例子如下：
{
"from": 0,
"size": 10,
"query": {
"function_score": {
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"terms": {
"mStat": [
1
]
}
},
{
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"mTitle": {
"query": "java",
"minimum_should_match": "80%",
"boost": 6
}
}
},
{
"match": {
"content": {
"query": "java",
"minimum_should_match": "100%",
"boost": 1
}
}
}
]
}
}
]
}
},
"script_score": {
"script": {
"source": "float readC = doc['mReadC'].value; float readCRate = readC \/ 10000 + 1; if (readCRate > 2) { return _score * 2; } return _score * readCRate;"
}
}
}
}
}
总结
今天福哥给童鞋们讲解了Elasticsearch的script_score的使用技巧，通过script_score可以完全地对查询结果里面的文档的评分进行自定义设计，这个可以帮助我们提高用户体验。