女孩租房開2小時(shí)空調(diào)用完100元電費(fèi)引熱議：5級(jí)能耗惹不起 月薪過萬(wàn)電費(fèi)也交不起
近日，江蘇蘇州一女孩租房當(dāng)天充值了100元電費(fèi)，開著空調(diào)不到2小時(shí)發(fā)現(xiàn)電費(fèi)已用完。對(duì)于為什么這個(gè)快，房東表示，電表壞了這種情況很多，之前也遇到過，給租客換
在 Elasticsearch 中，function_score 可以讓我們?cè)诓樵兊耐瑫r(shí)對(duì)搜索結(jié)果進(jìn)行自定義評(píng)分。
function_score 提供了一系列的參數(shù)和函數(shù)讓我們可以根據(jù)需求靈活地進(jìn)行設(shè)置。
近期有同學(xué)反饋，function_score 的相關(guān)參數(shù)不好理解，本文將深入探討 function_score 的核心參數(shù)和函數(shù)。
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Elasticsearch 的 function_score 查詢是一種強(qiáng)大的工具，它可以允許我們修改文檔的基本的相關(guān)評(píng)分，讓我們?cè)谔囟ǖ膽?yīng)用場(chǎng)景下獲得更好的搜索結(jié)果。
這個(gè)功能通過提供了一組內(nèi)置函數(shù)（如 script_score, weight, random_score, field_value_factor, decay functions等），以及一系列參數(shù)（如boost_mode和score_mode等）來(lái)實(shí)現(xiàn)。
以下是一些 function_score 可以應(yīng)用的場(chǎng)景：
如果需要了解用戶的興趣或者行為，我們可以使用 function_score 來(lái)提升用戶可能感興趣的結(jié)果。
比如在推薦系統(tǒng)中，如果我們已知道用戶喜歡某個(gè)作者的文章，可以提升這個(gè)作者的文章的得分。
比如最近火熱的“羅剎海市”就被網(wǎng)易云音樂推薦到最前面。
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如果我們需要從一個(gè)大的數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽樣，可以使用 random_score 函數(shù)。
這個(gè)函數(shù)會(huì)給每個(gè)文檔生成一個(gè)隨機(jī)得分，從而讓我們能夠得到隨機(jī)的搜索結(jié)果。
對(duì)于一些時(shí)間敏感的數(shù)據(jù)，比如新聞、博客文章或者論壇帖子，新的文檔通常比舊的文檔更相關(guān)。
在這種情況下，我們可以使用 decay functions（衰減函數(shù)） 來(lái)降低舊的文檔的得分。
如果我們的應(yīng)用關(guān)心地理位置，比如房地產(chǎn)或者旅游相關(guān)的應(yīng)用。
可以使用 decay functions （衰減函數(shù)）來(lái)提升接近某個(gè)地理位置的文檔的得分。
如果我們的文檔有一些字段值可以影響相關(guān)度評(píng)分，可以使用 field_value_factor （字段值因子）函數(shù)。
比如在電商場(chǎng)景，一個(gè)商品的銷量、評(píng)分或者評(píng)論數(shù)量可能會(huì)影響搜索結(jié)果的排序。
總的來(lái)說(shuō)，function_score 提供了一種靈活的方式來(lái)滿足各種復(fù)雜的相關(guān)度評(píng)分需求。
boost_mode 決定了如何將查詢得分和函數(shù)得分進(jìn)行組合。
可接受的參數(shù)有：
boost_mode | 描述 |
multiply | 查詢得分和函數(shù)得分相乘（默認(rèn)值） |
sum | 查詢得分和函數(shù)得分相加 |
avg | 查詢得分和函數(shù)得分的平均值 |
first | 僅僅使用函數(shù)得分 |
max | 查詢得分和函數(shù)得分中的最大值 |
min | 查詢得分和函數(shù)得分中的最小值 |
replace | 完全替換查詢得分，只使用函數(shù)得分 |
score_mode 決定了如何處理多個(gè)函數(shù)的分?jǐn)?shù)。
可接受的參數(shù)有：
score_mode | 描述 |
multiply | 各個(gè)函數(shù)得分相乘 |
sum | 各個(gè)函數(shù)得分相加（默認(rèn)值） |
avg | 各個(gè)函數(shù)得分的平均值 |
first | 僅僅使用第一個(gè)函數(shù)的得分 |
max | 各個(gè)函數(shù)得分中的最大值 |
min | 各個(gè)函數(shù)得分中的最小值 |
function_score 提供了多種函數(shù)類型來(lái)進(jìn)行自定義評(píng)分：
Score Function | 描述 |
script_score | 用腳本計(jì)算得分 |
weight | 簡(jiǎn)單地修改查詢得分，不考慮字段值 |
random_score | 生成隨機(jī)得分 |
field_value_factor | 使用字段值進(jìn)行計(jì)算得分 |
decay functions | 衰減函數(shù)，根據(jù)字段值的距離計(jì)算得分，越近得分越高 |
為了幫助大家更好地理解，我們將創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的索引，插入一些文檔，并對(duì)它們執(zhí)行 function_score 查詢。
假設(shè)我們有一個(gè)名為 articles 的索引，里面存儲(chǔ)了一些博客文章的數(shù)據(jù)，包括作者(author)，標(biāo)題(title)，內(nèi)容(content)，以及這篇文章的喜歡數(shù)量(likes)。
首先，創(chuàng)建索引并添加一些文檔：
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 }現(xiàn)在我們有了一些文檔，讓我們對(duì)它們執(zhí)行 function_score 查詢。
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" } }}上述查詢使用了 Elasticsearch 的 function_score 查詢。
它首先對(duì) "articles" 索引中的所有文檔進(jìn)行匹配（使用 match_all 查詢），然后使用一個(gè)腳本函數(shù)（script_score），該腳本會(huì)計(jì)算每個(gè)文檔的 "likes" 字段的自然對(duì)數(shù)值加一（Math.log(1 + doc['likes'].value)），然后把這個(gè)得分與原始查詢得分相乘（由于 boost_mode 被設(shè)為了 "multiply"），最終的得分再乘以5（由于 boost 被設(shè)為了 "5"）。這種查詢用于根據(jù) "likes" 字段對(duì)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)排序。
執(zhí)行結(jié)果如下：
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GET /articles/_search{ "query": { "function_score": { "query": { "match_all": {} }, "functions": [ { "random_score": { "field": "likes" } } ], "boost_mode": "replace" } }}上述查詢使用 Elasticsearch 的 function_score 查詢，并配合使用 random_score 函數(shù)。random_score 函數(shù)根據(jù) "likes" 字段的值生成一個(gè)隨機(jī)分?jǐn)?shù)。
重要的是，由于沒有提供一個(gè)固定的種子（seed），所以每次執(zhí)行這個(gè)查詢都會(huì)返回一個(gè)全新的隨機(jī)排序結(jié)果。
match_all 是基礎(chǔ)查詢，用來(lái)匹配所有文檔。然后 random_score 函數(shù)基于 "likes" 字段值生成隨機(jī)分?jǐn)?shù)。
boost_mode 設(shè)為 "replace" 表示忽略基礎(chǔ)查詢的分?jǐn)?shù)，完全使用 random_score 函數(shù)的分?jǐn)?shù)作為最終結(jié)果。所以，這個(gè)查詢會(huì)在每次執(zhí)行時(shí)都返回全新的隨機(jī)排序結(jié)果。
執(zhí)行結(jié)果如下圖所示：
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這對(duì)于一些字段很有用，比如"likes"：一篇有很多"likes"的文章可能比"likes"少的文章更相關(guān)。
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" } }}在這個(gè)查詢中：
表示基礎(chǔ)查詢是在 "content" 字段中匹配包含 "Elasticsearch" 的文章。
函數(shù)用來(lái)基于 "likes" 字段的值調(diào)整查詢得分。它首先取 "likes" 字段的值，如果文檔沒有 "likes" 字段或者該字段的值為空，那么將使用 "missing" 參數(shù)指定的默認(rèn)值1。然后，它將取得的值乘以 "factor" 參數(shù)指定的因子1.2。最后，它將結(jié)果進(jìn)行 "modifier" 參數(shù)指定的平方根運(yùn)算（"sqrt"）。
參數(shù)設(shè)置為 "multiply"，這表示將基礎(chǔ)查詢的得分和 field_value_factor 函數(shù)計(jì)算得出的得分相乘，以得到最終的文檔得分。
所以，這個(gè)查詢會(huì)返回包含 "Elasticsearch" 的文章，并且文章的得分會(huì)根據(jù) "likes" 字段的值進(jìn)行調(diào)整，"likes" 值越高的文章，得分也會(huì)越高。
執(zhí)行結(jié)果如下：
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如果值接近某個(gè)中心點(diǎn)，得分就會(huì)更高。這對(duì)于日期或地理位置字段特別有用。
Elasticsearch 提供了三種衰減函數(shù)：線性（linear）、指數(shù)（exp）、和高斯（gauss）。
以下是使用 gauss 函數(shù)的一個(gè)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" } }}上述執(zhí)行可概括為：使用 function_score 和 gauss 函數(shù)對(duì)含有 'Elasticsearch' 的文章進(jìn)行基于 'likes' 字段的高斯衰減得分調(diào)整"。
在這個(gè)查詢中：
表示基礎(chǔ)查詢是在 "content" 字段中匹配包含 "Elasticsearch" 的文章。
函數(shù)則是用來(lái)對(duì) "likes" 字段的值進(jìn)行高斯衰減處理。
其中，
參數(shù) | 值 | 描述 |
origin | 100 | 期望的中心點(diǎn)，即 "likes" 字段的最理想值 |
scale | 20 | 表示衰減的速度，也就是距離 "origin" 值多遠(yuǎn)時(shí)，得分會(huì)衰減到原始得分的一半 |
offset | 0 | 表示在距離 "origin" 多少的范圍內(nèi)不進(jìn)行衰減 |
decay | 0.5 | 表示當(dāng)距離超過了 "scale" 之后，得分會(huì)以多快的速度衰減，例如 0.5 表示超過 "scale" 距離后，得分會(huì)衰減到原始得分的一半 |
參數(shù)設(shè)置為 "multiply"，這表示將基礎(chǔ)查詢的得分和 gauss 函數(shù)計(jì)算得出的得分相乘，以得到最終的文檔得分。
所以，這個(gè)查詢會(huì)返回包含 "Elasticsearch" 的文章，并且文章的得分會(huì)根據(jù) "likes" 字段的值進(jìn)行高斯衰減處理，"likes" 值越接近100的文章，得分也會(huì)越高。
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在深入了解 Elasticsearch 的 function_score 后，我們可以明顯感受到其在搜索應(yīng)用中的強(qiáng)大作用。無(wú)論是基于特定字段值的排序，還是利用自定義腳本微調(diào)搜索結(jié)果，function_score 都能發(fā)揮其出色的性能。
盡管 function_score 的參數(shù)和選項(xiàng)多樣，初看可能會(huì)覺得復(fù)雜，但只需理解各參數(shù)的含義和作用，我們就能根據(jù)需求靈活運(yùn)用。實(shí)際案例中，我們使用了 script_score、field_value_factor、random_score 和 decay functions 等函數(shù)，演示了如何通過 function_score 滿足復(fù)雜的搜索需求。
但是，我們也必須注意，在使用 function_score 時(shí)，要慎重考慮性能問題，因?yàn)閺?fù)雜的函數(shù)和腳本可能占用大量計(jì)算資源。在實(shí)際應(yīng)用中，我們應(yīng)始終關(guān)注這一點(diǎn)，以維護(hù)良好的系統(tǒng)性能。
此外，隨著數(shù)據(jù)和用戶行為的不斷變化，我們需要持續(xù)觀察、學(xué)習(xí)和調(diào)整搜索策略，以不斷提升用戶體驗(yàn)。在這個(gè)過程中，function_score 將是我們強(qiáng)有力的工具。
總的來(lái)說(shuō)，Elasticsearch 的 function_score 是一個(gè)強(qiáng)大而靈活的工具，只要我們深入了解并恰當(dāng)使用，就能夠挖掘其巨大的潛力，提升我們的搜索應(yīng)用性能和用戶體驗(yàn)。
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