【Elasticsearch】function_score

如果你希望在 Elasticsearch 查询中降低某些特定 `id` 的文档评分，可以通过 `function_score` 查询结合 `script_score` 函数来实现。`script_score` 允许你使用自定义脚本对文档的评分进行调整。

 

以下是一个示例，展示如何降低某些特定 `id` 的文档评分：

 

示例场景

假设我们有一个索引 `my_index`，其中包含一些文档，每个文档都有一个 `id` 字段。我们希望降低某些特定 `id` 的文档评分，例如 `id` 为 `1` 和 `id` 为 `3` 的文档。

 

示例 DSL 查询

 

```json

GET /my_index/_search

{

  "query": {

    "function_score": {

      "query": {

        "match_all": {} // 或者其他基础查询条件

      },

      "functions": [

        {

          "script_score": {

            "script": {

              "source": """

                // 定义要降低评分的 ID 列表

                def ids_to_downrank = ['1', '3'];

                // 如果当前文档的 ID 在列表中，则降低评分

                if (ids_to_downrank.contains(doc['id'].value)) {

                  return _score * 0.5; // 将评分降低为原来的 50%

                } else {

                  return _score; // 保持原始评分

                }

              """

            }

          }

        }

      ],

      "boost_mode": "replace" // 直接使用脚本计算的评分

    }

  }

}

```

 

说明

1. 基础查询：

   - 在这个例子中，我们使用了 `match_all` 查询作为基础查询，表示匹配所有文档。你可以根据需要替换为其他查询条件（如 `match`、`term` 等）。

 

2. `script_score` 函数：

   - 使用 `script_score` 函数来调整文档的评分。

   - 在脚本中，我们定义了一个 `ids_to_downrank` 列表，包含需要降低评分的 `id` 值。

   - 如果当前文档的 `id` 在这个列表中，脚本会将评分降低为原来的 50%（`_score * 0.5`）。否则，保持原始评分。

 

3. `boost_mode`：

   - 设置为 `replace`，表示直接使用脚本计算的评分，忽略基础查询的原始评分。

 

注意事项

- 脚本语言：在 Elasticsearch 中，默认使用的是 Painless 脚本语言。如果你使用的是其他脚本语言（如 `expression` 或 `mustache`），需要根据实际情况调整脚本语法。

- 性能：脚本计算可能会对性能产生一定影响，尤其是在数据量较大时。建议在生产环境中进行充分测试。

- 字段类型：确保 `id` 字段的类型与脚本中使用的类型一致。如果 `id` 是整数类型，脚本中的值也应该是整数。

 

更复杂的场景

如果你需要根据不同的条件对不同 `id` 的文档进行不同的评分调整，可以在脚本中添加更复杂的逻辑。例如：

 

```json

{

  "source": """

    def ids_to_downrank = ['1', '3'];

    def ids_to_uprank = ['2', '4'];

    if (ids_to_downrank.contains(doc['id'].value)) {

      return _score * 0.5; // 降低评分

    } else if (ids_to_uprank.contains(doc['id'].value)) {

      return _score * 1.5; // 提高评分

    } else {

      return _score; // 保持原始评分

    }

  """

}

```

 

通过这种方式，你可以灵活地根据文档的 `id` 或其他字段值对评分进行调整。

在 Elasticsearch 中，脚本（如 Painless 脚本）通常不能直接读取数据库或调用外部接口。Elasticsearch 的脚本设计主要是为了在查询、聚合、评分等操作中对索引中的数据进行处理，而不是用于与外部系统进行交互。

 

脚本的限制

根据 Elasticsearch 的设计原则，脚本有以下限制：

1. 无法访问外部资源：脚本不能直接与外部数据库或服务进行交互，例如调用 HTTP API 或直接访问数据库。

2. 安全性考虑：脚本运行在 Elasticsearch 节点上，为了防止潜在的安全风险（如恶意脚本导致系统崩溃或数据泄露），脚本被设计为只能操作索引中的数据。

 

替代方案

如果你需要在 Elasticsearch 查询中结合外部数据库或接口的数据，可以考虑以下替代方案：

1. 预处理数据：在将数据索引到 Elasticsearch 之前，先从数据库或外部接口获取数据，并将其存储在 Elasticsearch 的文档中。这样，查询时可以直接使用 Elasticsearch 中的数据。

2. 使用外部服务：在应用程序层面，先从数据库或外部接口获取数据，然后结合 Elasticsearch 的查询结果进行处理。

3. 使用 Elasticsearch 的 `ingest pipeline`：在数据索引时，通过 Elasticsearch 的 `ingest pipeline` 对数据进行预处理，例如从外部系统获取数据并存储到文档中。

 

示例：预处理数据

假设你需要将数据库中的某些字段与 Elasticsearch 的文档结合，可以在索引数据时进行预处理：

 

```python

import requests

 

# 从数据库获取数据

db_data = requests.get('http://your-database-api/endpoint').json()

 

# 将数据索引到 Elasticsearch

for item in db_data:

    requests.post('http://your-elasticsearch-cluster/_index/_doc', json=item)

```

 

总结

虽然 Elasticsearch 的脚本不能直接读取数据库或调用接口，但可以通过预处理数据或在应用程序层面进行集成来实现类似的功能。