Elasticsearch自定义排序完全指南：function_score详解_es自定义排序

技术文档

Elasticsearch自定义排序完全指南：function_score详解

关键词：Elasticsearch、自定义排序、function_score、排序算法、搜索优化
摘要：本文旨在为大家全面介绍Elasticsearch中function_score的使用方法，通过通俗易懂的语言和丰富的示例，让大家理解如何利用function_score实现自定义排序，以满足不同的搜索需求，提高搜索结果的准确性和相关性。

背景介绍

目的和范围

在实际的搜索应用中，我们常常需要对搜索结果进行自定义排序，而不是仅仅依赖Elasticsearch的默认排序规则。本指南将详细介绍function_score的使用，涵盖了其基本概念、核心原理、具体操作步骤、实际应用场景等方面，帮助大家掌握这一强大的自定义排序工具。

预期读者

本文适合对Elasticsearch有一定了解，希望进一步掌握其自定义排序功能的开发者、数据分析师等相关人员阅读。

文档结构概述

本文将先介绍相关术语，然后通过故事引入核心概念，解释核心概念并阐述它们之间的关系，接着介绍核心算法原理和具体操作步骤，给出数学模型和公式，进行项目实战，探讨实际应用场景，推荐相关工具和资源，最后总结所学内容并提出思考题。

术语表

核心术语定义

Elasticsearch：是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎，就像一个超级大的图书馆管理员，能快速帮我们找到想要的资料。
function_score：是Elasticsearch提供的一种自定义排序机制，允许我们根据特定的函数来调整文档的评分，从而实现自定义排序。
文档评分：表示文档与搜索查询的匹配程度，分数越高，说明文档越符合查询条件。

缩略词列表

ES：Elasticsearch的缩写。

核心概念与联系

故事引入

想象一下，你是一家大型图书馆的管理员。每天都有很多读者来借书，他们的需求各不相同。有些读者喜欢按照书籍的出版年份来借阅，有些读者则更看重书籍的评分。而图书馆的默认排序是按照书籍的编号来排列的，这显然不能满足所有读者的需求。这时候，你就需要一种方法来根据读者的不同需求，对书籍进行自定义排序。在Elasticsearch中，function_score就像是这个神奇的工具，能帮助我们根据不同的条件对搜索结果进行自定义排序。

核心概念解释（像给小学生讲故事一样）

** 核心概念一：Elasticsearch**
Elasticsearch就像一个超级大的魔法盒子，里面装着各种各样的信息，就像图书馆里的书籍一样。我们可以通过输入特定的关键词，让Elasticsearch帮我们找到我们想要的信息。
** 核心概念二：function_score**
function_score就像是图书馆的管理员手中的神奇魔杖。当我们使用Elasticsearch搜索信息时，默认的搜索结果可能不是我们想要的顺序。这时候，我们就可以使用function_score这根魔杖，根据我们自己设定的规则，对搜索结果进行重新排序。
** 核心概念三：文档评分**
文档评分就像是每本书的星级评价。在Elasticsearch中，每个文档都有一个评分，这个评分表示该文档与我们搜索的关键词的匹配程度。评分越高，说明这个文档越符合我们的搜索需求。

核心概念之间的关系（用小学生能理解的比喻）

Elasticsearch、function_score和文档评分就像一个团队。Elasticsearch是图书馆，里面有很多书籍（文档）；function_score是管理员手中的魔杖，用来调整书籍的排列顺序；文档评分是每本书的星级评价，帮助我们判断哪本书更符合我们的需求。
** 概念一和概念二的关系：**
Elasticsearch和function_score的关系就像图书馆和管理员的关系。Elasticsearch提供了搜索的功能，而function_score则是管理员用来优化搜索结果排序的工具。管理员可以使用function_score这根魔杖，让图书馆里的书籍按照读者的需求进行排列。
** 概念二和概念三的关系：**
function_score和文档评分的关系就像魔法师和魔法咒语的关系。function_score通过调整文档的评分，来实现对搜索结果的自定义排序。就像魔法师通过念动魔法咒语，来改变事物的状态一样。
** 概念一和概念三的关系：**
Elasticsearch和文档评分的关系就像图书馆和书籍评价的关系。Elasticsearch根据文档评分来决定搜索结果的默认排序，而我们可以使用function_score来改变这种默认排序。

核心概念原理和架构的文本示意图（专业定义）

在Elasticsearch中，当我们执行一个搜索查询时，ES会根据查询语句对文档进行匹配，并计算每个文档的评分。默认情况下，ES会根据这个评分对搜索结果进行排序。而function_score允许我们在这个基础上，通过自定义的函数来调整文档的评分，从而实现自定义排序。其基本架构如下：

执行搜索查询，ES计算文档的初始评分。
使用function_score对初始评分进行调整。
根据调整后的评分对搜索结果进行排序。

Mermaid 流程图

#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 {font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 svg{font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .label{font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .label text,#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .node rect,#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .node circle,#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .node ellipse,#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .node polygon,#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-ZjlFo5UmWG3J5Kd9 :root{--mermaid-font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;}执行搜索查询ES计算初始评分function_score调整评分根据调整后评分排序

核心算法原理 & 具体操作步骤

核心算法原理

function_score的核心原理是通过自定义的函数来调整文档的评分。在Elasticsearch中，有几种常见的函数可以使用：

weight：为每个文档设置一个固定的权重，相当于给文档的评分乘以一个固定的系数。
field_value_factor：根据文档中某个字段的值来调整评分，例如根据文档的发布时间、价格等字段的值来调整评分。
random_score：为每个文档生成一个随机的评分，常用于随机排序。
script_score：使用自定义的脚本来计算评分，灵活性最高。

具体操作步骤

以下是使用Python和Elasticsearch的elasticsearch库来实现function_score的示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearch# 连接到Elasticsearches = Elasticsearch([{\'host\': \'localhost\', \'port\': 9200}])# 定义搜索查询query = { \"function_score\": { \"query\": { \"match\": { \"title\": \"example\" } }, \"functions\": [ { \"field_value_factor\": {  \"field\": \"popularity\",  \"modifier\": \"log1p\",  \"factor\": 1.2 } } ], \"boost_mode\": \"multiply\" }}# 执行搜索result = es.search(index=\"your_index\", body=query)# 打印搜索结果for hit in result[\'hits\'][\'hits\']: print(hit[\'_source\'])

代码解释

首先，我们使用Elasticsearch类连接到本地的Elasticsearch服务。
然后，我们定义了一个搜索查询，使用了function_score来调整文档的评分。在这个例子中，我们使用了field_value_factor函数，根据文档中popularity字段的值来调整评分。modifier参数指定了对字段值的处理方式，factor参数指定了调整的系数。
boost_mode参数指定了如何将调整后的评分与原始评分进行合并，这里使用了multiply，表示将两者相乘。
最后，我们使用search方法执行搜索，并打印搜索结果。

数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

数学模型和公式

在使用function_score时，调整后的评分 $score_{new}$ 可以通过以下公式计算：
$scorenew=scoreoriginal×boost×functionscorescore_{new} = score_{original} \\times boost \\times function_{score}$
其中， $score_{original}$ 是ES计算的初始评分， $b oos t$ 是全局的权重， $function_{score}$ 是通过自定义函数计算得到的评分。

详细讲解

$score_{original}$ ：是Elasticsearch根据搜索查询计算的文档的初始评分，它表示文档与搜索查询的匹配程度。
$b oos t$ ：是一个全局的权重，可以在function_score中通过boost参数设置，用于对所有文档的评分进行统一调整。
$function_{score}$ ：是通过自定义函数计算得到的评分，不同的函数有不同的计算方法。例如，weight函数的 $function_{score}$ 就是设置的固定权重；field_value_factor函数的 $function_{score}$ 根据文档中指定字段的值和设置的参数计算得到。

举例说明

假设我们有一个文档的初始评分 $score_{original} = 2$ ，全局权重 $b oos t = 1.5$ ，使用field_value_factor函数计算得到的 $function_{score} = 1.2$ 。那么调整后的评分 $score_{new}$ 为：
$scorenew=2×1.5×1.2=3.6score_{new} = 2 \\times 1.5 \\times 1.2 = 3.6$

项目实战：代码实际案例和详细解释说明

开发环境搭建

安装Elasticsearch：可以从Elasticsearch的官方网站下载并安装Elasticsearch。
安装Python和elasticsearch库：使用以下命令安装elasticsearch库：

pip install elasticsearch

源代码详细实现和代码解读

以下是一个更完整的项目实战示例，假设我们有一个电商网站，需要根据商品的销量和价格来对搜索结果进行自定义排序。

from elasticsearch import Elasticsearch# 连接到Elasticsearches = Elasticsearch([{\'host\': \'localhost\', \'port\': 9200}])# 定义搜索查询query = { \"function_score\": { \"query\": { \"match\": { \"product_name\": \"手机\" } }, \"functions\": [ { \"field_value_factor\": {  \"field\": \"sales\",  \"modifier\": \"log1p\",  \"factor\": 1.5 } }, { \"field_value_factor\": {  \"field\": \"price\",  \"modifier\": \"reciprocal\",  \"factor\": 0.1 } } ], \"boost_mode\": \"multiply\" }}# 执行搜索result = es.search(index=\"products\", body=query)# 打印搜索结果for hit in result[\'hits\'][\'hits\']: print(f\"商品名称: {hit[\'_source\'][\'product_name\']}, 销量: {hit[\'_source\'][\'sales\']}, 价格: {hit[\'_source\'][\'price\']}, 评分: {hit[\'_score\']}\")

代码解读与分析

连接到Elasticsearch：使用Elasticsearch类连接到本地的Elasticsearch服务。
定义搜索查询：
- 使用function_score对搜索结果进行自定义排序。
- 搜索查询使用match来匹配商品名称中包含“手机”的文档。
- 使用两个field_value_factor函数来调整评分：
  - 第一个函数根据商品的销量来调整评分，使用log1p修饰符，将销量取对数后加1，再乘以1.5的系数。
  - 第二个函数根据商品的价格来调整评分，使用reciprocal修饰符，取价格的倒数，再乘以0.1的系数。
- boost_mode设置为multiply，表示将调整后的评分与初始评分相乘。
执行搜索并打印结果：使用search方法执行搜索，并打印搜索结果，包括商品名称、销量、价格和调整后的评分。

实际应用场景

电商搜索

在电商网站中，我们可以根据商品的销量、价格、评价等因素来对搜索结果进行自定义排序，以提高用户的购物体验。例如，将销量高、价格低、评价好的商品排在前面。

新闻搜索

在新闻网站中，我们可以根据新闻的发布时间、热度、相关性等因素来对搜索结果进行自定义排序。例如，将最新发布、热度高、相关性强的新闻排在前面。

社交网络搜索

在社交网络中，我们可以根据用户的关注关系、帖子的点赞数、评论数等因素来对搜索结果进行自定义排序。例如，将用户关注的人发布的、点赞数和评论数高的帖子排在前面。

工具和资源推荐

Elasticsearch官方文档：提供了详细的文档和教程，是学习Elasticsearch的重要资源。
Kibana：Elasticsearch的可视化工具，可以方便地进行数据查询和分析。
Elasticsearch中文社区：提供了丰富的中文资料和交流平台，有助于解决遇到的问题。

未来发展趋势与挑战

未来发展趋势

更强大的自定义功能：随着用户需求的不断增加，Elasticsearch可能会提供更强大的自定义排序功能，支持更多的自定义函数和更复杂的排序规则。
与其他技术的融合：Elasticsearch可能会与机器学习、深度学习等技术进行更深入的融合，以提高搜索结果的准确性和相关性。

挑战

性能优化：自定义排序可能会增加Elasticsearch的计算负担，需要进行性能优化，以确保搜索的实时性。
复杂度管理：随着自定义排序规则的复杂度增加，管理和维护这些规则将变得更加困难，需要提供更好的工具和方法来解决这个问题。

总结：学到了什么？

核心概念回顾：

我们学习了Elasticsearch，它就像一个超级大的魔法盒子，能帮我们快速找到想要的信息。
学习了function_score，它是Elasticsearch中用于自定义排序的神奇魔杖，能根据我们的需求调整文档的评分。
了解了文档评分，它表示文档与搜索查询的匹配程度。

概念关系回顾：

Elasticsearch提供搜索功能，计算文档的初始评分。
function_score在初始评分的基础上进行调整，改变文档的排序顺序。
文档评分是function_score调整的对象，通过调整评分来实现自定义排序。

思考题：动动小脑筋

思考题一：

在电商搜索中，如果我们想要同时考虑商品的销量、价格和评价，应该如何设计function_score的函数？

思考题二：

如果我们需要对搜索结果进行随机排序，但又希望某些特定的文档排在前面，应该如何使用function_score来实现？

附录：常见问题与解答

问题一：function_score会影响搜索的性能吗？

答：function_score可能会增加一定的计算负担，尤其是在使用复杂的函数和大量文档的情况下。可以通过合理选择函数和进行性能优化来减少对性能的影响。

问题二：如何调试function_score的结果？

答：可以使用Kibana等工具，查看文档的初始评分和调整后的评分，逐步调试函数的参数，以达到预期的排序效果。

扩展阅读 & 参考资料

Elasticsearch官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
《Elasticsearch实战》
Elasticsearch中文社区：https://elasticsearch.cn/

Elasticsearch自定义排序完全指南：function_score详解_es自定义排序