脚本评分 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic

脚本评分编辑

最后，如果所有 function_score 内置的函数都无法满足应用场景，可以使用 script_score 函数自行实现逻辑。

举个例子，想将利润空间作为因子加入到相关度评分计算，在业务中，利润空间和以下三点相关：

• price 度假屋每晚的价格。
• 会员用户的级别——某些等级的用户可以在每晚房价高于某个 threshold 阀值价格的时候享受折扣 discount 。
• 用户享受折扣后，经过议价的每晚房价的利润 margin 。

计算每个度假屋利润的算法如下：

if (price < threshold) {
  profit = price * margin
} else {
  profit = price * (1 - discount) * margin;
}

我们很可能不想用绝对利润作为评分，这会弱化其他如地点、受欢迎度和特性等因子的作用，而是将利润用目标利润 target 的百分比来表示，高于 目标的利润空间会有一个正向评分（大于 1.0 ），低于目标的利润空间会有一个负向分数（小于 1.0 ）：

if (price < threshold) {
  profit = price * margin
} else {
  profit = price * (1 - discount) * margin
}
return profit / target

Elasticsearch 里使用 Groovy 作为默认的脚本语言，它与JavaScript很像， 上面这个算法用 Groovy 脚本表示如下：

price  = doc['price'].value 
margin = doc['margin'].value 

if (price < threshold) { 
  return price * margin / target
}
return price * (1 - discount) * margin / target 

最终我们将 script_score 函数与其他函数一起使用：

GET /_search
{
  "function_score": {
    "functions": [
      { ...location clause... }, 
      { ...price clause... }, 
      {
        "script_score": {
          "params": { 
            "threshold": 80,
            "discount": 0.1,
            "target": 10
          },
          "script": "price  = doc['price'].value; margin = doc['margin'].value;
          if (price < threshold) { return price * margin / target };
          return price * (1 - discount) * margin / target;" 
        }
      }
    ]
  }
}

这个查询根据用户对地点和价格的需求，返回用户最满意的文档，同时也考虑到我们对于盈利的要求。

script_score 函数提供了巨大的灵活性， 可以通过脚本访问文档里的所有字段、当前评分 _score 甚至词频、逆向文档频率和字段长度规范值这样的信息（参见 see 脚本对文本评分）。

有人说使用脚本对性能会有影响，如果确实发现脚本执行较慢，可以有以下三种选择：

• 尽可能多的提前计算各种信息并将结果存入每个文档中。
• Groovy 很快，但没 Java 快。 可以将脚本用原生的 Java 脚本重新实现。（参见 原生 Java 脚本）。
• 仅对那些最佳评分的文档应用脚本，使用 重新评分 中提到的 rescore 功能。

Getting Started Videos

• Starting Elasticsearch
• Introduction to Kibana
• Logstash Starter Guide