场景

在使用 match 查询时，Elasticsearch 会根据文档与搜索词条的关联度计算得分（_score），并按得分降序返回结果。如果需要人为控制文档的相关性算分，可以使用 Elasticsearch 的 function_score 查询。

用法

基本语法

function_score 查询中包含四部分内容：

  • 原始查询条件：query部分，基于这个条件搜索文档，并且基于BM25算法给文档打分，原始算分（query score)
  • 过滤条件：filter部分，符合该条件的文档才会重新算分
  • 算分函数：符合filter条件的文档要根据这个函数做运算，得到的函数算分（function score），有四种函数
    • weight：函数结果是常量
    • field_value_factor：以文档中的某个字段值作为函数结果
    • random_score：以随机数作为函数结果
    • script_score：自定义算分函数算法
  • 运算模式：算分函数的结果、原始查询的相关性算分，两者之间的运算方式，包括：
    • multiply：相乘
    • replace：用function score替换query score
    • 其它，例如：sum、avg、max、min
运行流程
  1. 根据原始条件查询搜索文档，并且计算相关性算分，称为原始算分（query score）
  2. 根据过滤条件，过滤文档
  3. 符合过滤条件的文档，基于算分函数运算，得到函数算分（function score）
  4. 将原始算分（query score）和函数算分（function score）基于运算模式做运算，得到最终结果，作为相关性算分。

因此，其中的关键点是：

  • 过滤条件：决定哪些文档的算分被修改
  • 算分函数：决定函数算分的算法
  • 运算模式：决定最终算分结果

案例

商城中商品有一个广告字段isAD，搜索时被推广的商品将排在最前。

实现以上需求，需要指定query类型为function_score，并在原始query的基础上，增加一个算分函数，人为过滤出包含推广字段的文档，并将得分附加上一个足够大的权重，查询语句如下所示：

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{
    "query": {
        "function_score": {
            "query": {
              "match": {
                "name": "手机"
              }
            },
            "functions": [
                {
                    "filter": {
                        "term": {
                            "isAD": true
                        }
                    },
                    "weight": 1000
                }
            ],
            "boost_mode": "sum"
        }
    }
}

对应到java代码如下：

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FilterFunctionBuilder[] functions = {
        new FilterFunctionBuilder(QueryBuilders.termQuery("isAD", true),  // 1.
                ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(1000))	      // 2.
};
request.source().query(QueryBuilders
        .functionScoreQuery(bool, functions)                              // 3.
        .boostMode(CombineFunction.SUM));                                 // 4.
代码注释说明
  1. 过滤条件：指定被推广的文档（isAD: true）。
  2. 算分函数：为符合条件的文档赋予权重 1000。
  3. 原始查询：基于商品名称 name 匹配 “手机”。
  4. 运算模式：将原始分数与函数值相加。
注意事项
  • 只有在使用 match 查询时，才会根据得分排序，function_score 才会生效。
  • 如果需要对所有文档应用算分函数，可以省略 filter 部分。
  • 确保字段名称（如 isAD）和查询条件（如 term 查询）与实际索引中的字段一致。

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