Elasticsearch（简称 ES），是一个基于 Lucene 的搜索引擎，它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于 RESTful web 接口。ES 是当前非常流行的搜索引擎之一，广泛应用于日志分析、全文搜索、监控等场景。在 ES 中，Function Score Query 是一种非常强大的查询方式，它允许我们根据特定的函数来调整查询结果的相关性得分，从而影响最终的搜索排序。
功能概述
Function Score Query 允许我们对原始查询的相关性得分（query score）进行修改，通过定义一系列的算分函数（functions），我们可以对符合条件的文档进行重新算分。这些算分函数的结果被称为 function score，它们可以与原始的查询得分进行运算，得到一个新的算分，进而影响文档的排序。
基本语法
在使用 Function Score Query 时，我们首先需要定义一个原始的查询条件，然后通过 function_score 来指定算分函数。以下是 Function Score Query 的基本语法结构：
GET /index/_search
{"query": {"function_score": {"query": {// 原始查询条件},"functions": [// 算分函数列表],"boost_mode": "multiply" // 加权模式}}
}
算分函数
在 functions 数组中，我们可以定义多种算分函数，以下是一些常见的算分函数：
- weight: 给定一个常量值作为函数结果。
- field_value_factor: 使用文档中的某个字段值作为函数结果。
- random_score: 随机生成一个值作为函数结果。
- script_score: 自定义计算公式，公式结果作为函数结果。
加权模式
boost_mode 定义了 function score 与原始查询得分（query score）的运算方式，常见的加权模式包括：
- multiply: 两者相乘（默认方式）。
- replace: 使用
function score替换query score。 - sum, avg, max, min: 其他运算方式。
实例分析
以一个实际的 Elasticsearch 查询为例，假设我们正在搜索酒店信息，并且我们希望将“如家”品牌的酒店在搜索结果中获得更高的权重。以下是一个使用 Function Score Query 的示例：
GET /hotel/_search
{"query": {"function_score": {"query": {"term": {"brand": {"value": "如家"}}},"functions": [{"filter": {"term": {"brand": "如家"}},"weight": 100}],"boost_mode": "multiply"}}
}
在这个例子中，我们首先定义了一个原始的 term 查询，用于搜索品牌为“如家”的酒店。然后，我们使用 function_score 来增加这些酒店的相关性得分。我们定义了一个 weight 函数，将所有“如家”品牌的酒店的相关性得分乘以 100，从而在搜索结果中提高它们的排名。
结语
Function Score Query 是 Elasticsearch 中一个非常灵活的功能，它允许我们根据业务需求调整搜索结果的相关性得分。通过合理地使用算分函数和加权模式，我们可以优化搜索体验，使得更加相关的文档排在搜索结果的前面。希望本文能帮助你更好地理解和使用 Elasticsearch 的 Function Score Query。