Elasticsearch 查询之Function Score Query-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Elasticsearch 查询之Function Score Query。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言

ES 的主查询评分模式分为两种，是信息检索领域的重要算法： TF-IDF 算法和 BM25 算法。

Elasticsearch 从版本 5.0 开始引入了 BM25 算法作为默认的文档评分（relevance scoring）算法。在此之前，Elasticsearch 使用的是 TF-IDF 算法作为默认的文档评分算法。从版本 5.0 起，BM25 算法取代了 TF-IDF，成为了默认的算法，用于计算文档与查询之间的相关性得分。

这个变化主要是为了更好地适应现代信息检索需求，BM25 算法在一些情况下能够提供更准确的文档排序和检索结果。

而 Function Score Query 不夸张的说是 ES 里面终极自定义打分的大招，非常的灵活并且功能强大，常规情况下，我们排序都是基于 _score 的，如果 _score相等的情况下，我们还可以额外增加排序字段，比如按日期，数量，价格等，但在搜索引擎中，排序往往并不像 SQL 那样，从左到右规整的按照多字段排序，在 SQL 里面，排序的主顺序一定是由左边的第一个字段决定的，但在搜索引擎种，却不仅仅是这样的，还可以通过 function score 做到那个字段贡献的分值大，排序顺序就以谁为主，因为这些是真实存在的需求场景，如下：

新闻场景：搜索具有某个关键词的文档，同时结合文档的时效性进行综合排序
导航场景：搜索某个地点附近的饭店，同时根据距离远近和价格等因素综合排序
论坛场景：搜索包含某个关键词的文章，同时根据浏览次数和点赞数进行综合排序

SQL 的排序模型

select * from table order by A, B, C

搜索引擎的排序模型

query * from index oder by score max(A, B, C)

写入数据

为了用实际例子讲解 function score，我们先写入几条数据

POST test01/doc/_bulk
{ "index" : { "_id" : "1" } }
{"title": "kubernetes", "content": "Development History","vote": 3,"year": 2015}
{ "index" : { "_id" : "2" } }
{"title": "kubernetes", "content": "Competitive Analysis","vote": 5,"year": 2018}
{ "index" : { "_id" : "3" } }
{"title": "kubernetes docker","content": "The connection between virtual and docker technology","vote": 100,"year": 2011}
{ "index" : { "_id" : "4" } }
{"title": "kubernetes network","content": "router vlan tcp","vote": 20,"year": 2009}

查询数据

查询关键词：kubernetes

GET test01/_search?search_type=dfs_query_then_fetch
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {"term": {"title": "kubernetes"}}
        ]
    }

  },
  "explain": false
}

返回结果：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "test01",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.12776,
        "_source" : {
          "title" : "kubernetes",
          "content" : "Competitive Analysis",
          "vote" : 5,
          "year" : 2018
        }
      },
      {
        "_index" : "test01",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.12776,
        "_source" : {
          "title" : "kubernetes",
          "content" : "Development History",
          "vote" : 3,
          "year" : 2015
        }
      },
      {
        "_index" : "test01",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 0.09954306,
        "_source" : {
          "title" : "kubernetes network",
          "content" : "router vlan tcp",
          "vote" : 20,
          "year" : 2009
        }
      },
      {
        "_index" : "test01",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 0.081535265,
        "_source" : {
          "title" : "kubernetes mesos swarm",
          "content" : "The connection between virtual and docker technology",
          "vote" : 100,
          "year" : 2011
        }
      }
    ]

结果看起来是正常的，ok，现在我们要改变需求了，加入了基于点赞量的加权，也就是说匹配关键词并且点赞量高的优先展示，因为点赞量高意味着这些文章质量更高，所以需要优先曝光，这个时候我们就需要用到 function score

Function Score Query介绍

计算原理

使用主查询的 TF-IDF 或者 BM25 算法得出来的默认评分简称为： query_score

使用 Function Score 查询结合自定义策略得出来的评分简称为：function_score

最终用于排序的评分称为 sort_score

在使用了自定义的 Fuction Score 之后，我们最终得出来的 sort_score 就是使用 query_score 和 function_score以某种运算形式 (score_mode) 计算出来的，这个策略默认是相乘，也即：

sort_score = query_score * function_score

function_score内的score_mode

score_mode有六种：

mode	描述
multiply	多个函数 score 相乘（默认）
sum	多个函数 score 求和
avg	多个函数 score 取平均值
first	使用第一个 filter 函数的 score
max	取多个函数 score 中最大的那个
min	取多个函数 score 中最大的那个

sort_score运算策略

sort_score 是 query_score 和 function_score以某种形式运算而来，支持的运算操作也有六种：

mode	描述
multiply	sort_score = query_score * function_score（默认）
sum	sort_score = query_score + function_score
avg	sort_score = avg ( query_score + function_score ) / 2
replace	sort_score = function_score
max	sort_score = max ( query_score + function_score )
min	sort_score = min ( query_score + function_score )

默认情况下，修改分数不会更改匹配的文档。要排除不满足特定分数阈值的文档，可以将 min_score 参数设置为所需的分数阈值

fuction score的评分函数

script_score

script_score 支持自定义脚本打分，也就是说可以用类编程语言的脚本来嵌入的打分逻辑，ES 之前用的是 groovy脚本因安全性有问题，现在换成了 Painless 脚本，详细可参考：Painless scripting language | Elasticsearch Guide [8.9] | Elastic

现在我们用 script_score 来完成上面查询场景中的，给点赞量的加权：

GET test01/_search?search_type=dfs_query_then_fetch
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": { "title": "kubernetes" }
      },
      "script_score": {
        "script": {
          "params": {
            "baseScore": 1
          },
          "source": "params.baseScore + doc['vote'].value"
        }
      },
      "boost_mode": "replace",
      "score_mode": "multiply"
    }
  },
  "explain": false
}

结果如下：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "test01",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 101.0,
        "_source" : {
          "title" : "kubernetes mesos swarm",
          "content" : "The connection between virtual and docker technology",
          "vote" : 100,
          "year" : 2011
        }
      },
      {
        "_index" : "test01",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 21.0,
        "_source" : {
          "title" : "kubernetes network",
          "content" : "router vlan tcp",
          "vote" : 20,
          "year" : 2009
        }
      },
      {
        "_index" : "test01",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 6.0,
        "_source" : {
          "title" : "kubernetes",
          "content" : "Competitive Analysis",
          "vote" : 5,
          "year" : 2018
        }
      },
      {
        "_index" : "test01",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 4.0,
        "_source" : {
          "title" : "kubernetes",
          "content" : "Development History",
          "vote" : 3,
          "year" : 2015
        }
      }
    ]

在这个函数查询中，我们使用了 replace 策略，来直接使用 fuction_score的分数，注意从 docValue 里面取出来的字段必须是number 类型才可以

weight

直接对查询加权：

例子一：

GET test01/_search?search_type=dfs_query_then_fetch
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": { "title": "kubernetes" }
      },
      "weight": 10
    }
  },
  "explain": false
}

结果：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "test01",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.2775999,
        "_source" : {
          "title" : "kubernetes",
          "content" : "Competitive Analysis",
          "vote" : 5,
          "year" : 2018
        }
      },
      {
        "_index" : "test01",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.2775999,
        "_source" : {
          "title" : "kubernetes",
          "content" : "Development History",
          "vote" : 3,
          "year" : 2015
        }
      },
      {
        "_index" : "test01",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 0.9954306,
        "_source" : {
          "title" : "kubernetes network",
          "content" : "router vlan tcp",
          "vote" : 20,
          "year" : 2009
        }
      },
      {
        "_index" : "test01",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 0.8153527,
        "_source" : {
          "title" : "kubernetes mesos swarm",
          "content" : "The connection between virtual and docker technology",
          "vote" : 100,
          "year" : 2011
        }
      }
    ]

例子二：

GET test01/_search?search_type=dfs_query_then_fetch
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "functions": [
        {
          "filter": { "match": { "content": "kubernetes" } },
          "weight": 1
        },
        {
          "filter": { "match": { "title": "mesos" } },
          "weight": 10
        },
        {
          "filter": { "match": { "content": "tcp" } },
          "weight": 20
        }
      ]
    }
  },
  "explain": false
}

结果如下：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "test01",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 20.0,
        "_source" : {
          "title" : "kubernetes network",
          "content" : "router vlan tcp",
          "vote" : 20,
          "year" : 2009
        }
      },
      {
        "_index" : "test01",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 10.0,
        "_source" : {
          "title" : "kubernetes mesos swarm",
          "content" : "The connection between virtual and docker technology",
          "vote" : 100,
          "year" : 2011
        }
      },
      {
        "_index" : "test01",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "title" : "kubernetes",
          "content" : "Competitive Analysis",
          "vote" : 5,
          "year" : 2018
        }
      },
      {
        "_index" : "test01",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "title" : "kubernetes",
          "content" : "Development History",
          "vote" : 3,
          "year" : 2015
        }
      }
    ]

这个 filter 很适合竞价排名

random_score

random score 相当于把返回文档的顺序给打乱，比较适合随机召回文档

GET test01/_search?search_type=dfs_query_then_fetch
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "random_score": {}
    }
  },
  "explain": false
}

默认情况下，是每次查询的值都是随机的，但有时候我们想用同一个 id 的保持不变，不同 id 的结果随机，这个时候可以使用 seed 和 field 来控制：


GET test01/_search?search_type=dfs_query_then_fetch
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "random_score": {
                "seed": 10,
        "field": "_seq_no"
      }
    }
  },
  "explain": false
}

这个时候 seed 的值，就可以等同于 id，id 值一样的结果不变

field_value_factor

GET test01/_search?search_type=dfs_query_then_fetch
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {"title":"kubernetes"}
      },
      "field_value_factor": {
        "field": "vote",
        "factor": 1.2,
        "modifier": "sqrt",
        "missing": 1
      },
      "boost_mode": "max"
    }
  },
  "explain": false
}

等价于script score 脚本 sqrt(1.2 * doc['vote'].value)

其中field 是文档种的字段，missing 是缺失值，factor 是放大的比值默认是 1，modifier 是对结果的再次处理，支持多种函数如：none, log, log1p, log2p, ln, ln1p, ln2p, square, sqrt, or reciprocal

decay functions

衰减函数

以某个数值作为中心点，距离多少的范围之外逐渐衰减（缩小分数）
以某个日期作为中心点，距离多久的范围之外逐渐衰减（缩小分数）
以某个地理位置点作为中心点，方圆多少距离之外逐渐衰减（缩小分数）

一个例子：

"DECAY_FUNCTION": { 
    "FIELD_NAME": { 
          "origin": "11, 12",
          "scale": "2km",
          "offset": "0km",
          "decay": 0.33
    }
}

上例的意思就是在距中心点方圆 2 公里之外，分数减少到三分之一（乘以 decay 的值 0.33）

DECAY_FUNCTION 可以是以下任意一种函数：

linear : 线性衰减函数
exp : 指数衰减函数
gauss : 高斯正常衰减函数

origin :

用于计算距离的原点。对于数字字段，必须以数字形式给出；对于日期字段，必须以日期形式给出；对于地理字段，必须以地理点形式给出。地理和数字字段是必需的。对于日期字段，默认值为现在。 origin 支持日期数学（例如 now-1h）

scale :

定义计算得分等于衰减参数时距原点 + 偏移量的距离。对于地理字段：可以定义为数字+单位（1km、12m、...）。默认单位是米。对于日期字段：可以定义为数字+单位（“1h”、“10d”、...）。默认单位是毫秒。对于数字字段：任何数字

offset :

如果定义了偏移量，则衰减函数将仅计算距离大于定义的偏移量的文档的衰减函数。默认值为 0

decay :

衰减参数定义如何在给定比例的距离上对文档进行评分。如果未定义衰减，则距离尺度上的文档将评分为 0.5

例如，现在新数据，标题匹配 kubernetes 后，按照优先检索位于 2011-2015 年份进行加权，不再按照点赞量：

GET test01/_search?search_type=dfs_query_then_fetch
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match": {"title":"kubernetes"}
      },
      "gauss": {
        "year": {
          "origin": "2013", 
          "offset": "2",
          "scale": "2",
          "decay": 0.1            
        }
      },
      "boost_mode": "max"
    }
  },
  "explain": false
}

解释一下：

上面使用高斯函数作为衰减，使用的是年份字段：

orgin：代表中心点是 2013 年

offset：2 代表 [2011, 2015] 作为中心圆，也就是 [2011, 2015]位于这之间的文档评分直接为 1

scala: 2 代表 [2009, 2017]之外的评分为 0.1

其他的，如果位于 2009-2011 范围的以及 2015-2017 范围的，就按正常评分就好了

结果如下：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "test01",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "title" : "kubernetes mesos swarm",
          "content" : "The connection between virtual and docker technology",
          "vote" : 100,
          "year" : 2011
        }
      },
      {
        "_index" : "test01",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "title" : "kubernetes",
          "content" : "Development History",
          "vote" : 3,
          "year" : 2015
        }
      },
      {
        "_index" : "test01",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.12776,
        "_source" : {
          "title" : "kubernetes",
          "content" : "Competitive Analysis",
          "vote" : 5,
          "year" : 2018
        }
      },
      {
        "_index" : "test01",
        "_type" : "doc",
        "_id" : "4",
        "_score" : 0.1,
        "_source" : {
          "title" : "kubernetes network",
          "content" : "router vlan tcp",
          "vote" : 20,
          "year" : 2009
        }
      }
    ]

三种衰减的函数的曲线如下：

Elasticsearch 查询之Function Score Query,ElasticSearch,elasticsearch,大数据,搜索引擎

此外，如果用于计算衰减的字段包含多个值，则默认情况下会选择最接近中心点的值来确定距离。这可以通过设置 multi_value_mode 来更改：

min：距离是最小距离

max：距离是最大距离

avg：距离是平均距离

sum：距离是所有距离的总和

    "DECAY_FUNCTION": {
        "FIELD_NAME": {
              "origin": ...,
              "scale": ...
        },
        "multi_value_mode": "avg"
    }