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news 2025/7/8 20:40:01
个人开发网站,上海好的网络推广公司,企业解决方案业余,网站备案不通过一、前言 之前我们学习了布尔查询，知道了filter查询只在乎查询条件和文档的匹配程度，但不会根据匹配程度对文档进行打分，而对于must、should这两个布尔查询会对文档进行打分，那如果我想在查询的时候同时不去在乎文档的打分&#…

一、前言

之前我们学习了布尔查询，知道了filter查询只在乎查询条件和文档的匹配程度，但不会根据匹配程度对文档进行打分，而对于must、should这两个布尔查询会对文档进行打分，那如果我想在查询的时候同时不去在乎文档的打分（对搜索结果的排序），只想过滤文本字段是否包含这个词，除了filter查询，我们还会介绍Constant Score查询。相反，如果想干预这个分数，我们会使用Function Score查询，这些都会在后面介绍到。

二、Constant Score查询

如果不想让检索词频率TF（Term Frequency）对搜索结果排序有影响，只想过滤某个文本字段是否包含某个词，可以使用Constant Score将查询语句包装起来。
假设需要查询city字段是否包含关键词“上海”的酒店，则请求的DSL如下：

POST /hotel/_search
{"query": {"constant_score": {    //满足条件即打分为1（默认值是1）"filter": {"term": {   //term查询city中是上海的城市"city": "上海"}}}}
}

查询结果如下：

{..."hits" : {"total" : {"value" : 2,"relation" : "eq"},"max_score" : 1.0,"hits" : [{"_index" : "hotel","_type" : "_doc","_id" : "004","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "京盛集团酒店","city" : "上海","price" : "800.00","create_time" : "2021-05-29 21:35:00","amenities" : "浴池(假日需预订),室内游泳池,普通停车场/充电停车场","full_room" : true,"location" : {"lat" : 36.940243,"lon" : 120.394},"praise" : 100}},{"_index" : "hotel","_type" : "_doc","_id" : "006","_score" : 1.0,"_source" : {"title" : "京盛集团精选酒店","city" : "上海","price" : "500.00","create_time" : "2022-01-29 22:50:00","full_room" : true,"location" : {"lat" : 40.918229,"lon" : 118.422011},"praise" : 20}}]}
}

通过结果可以看到，使用Constant Score搜索时，命中的酒店文档对应的city字段都包含“上海”一词。但是不论该词在文档中出现多少次，这些文档的得分都是一样的1.0.
PS：很多人可能会把constant_score查询中的filter和布尔查询的filter搞混，constant_score中的filter可以把它想象成普通的query，它后面接的就是各种各样的查询子句。如term,terms,exists,bool等等。
比如我想同时使用must查询创建时间大于等于2022-01-29 22:50:00的hotel且不在乎打分，那么可以使用下面的DSL：

POST /hotel/_search
{"query": {"constant_score": {"filter": {"bool": {"must": [{"range": {"create_time": {"gte": "2022-01-29 22:50:00"}}}]}}}}
}

在Constant Score搜索中，参数boost可以控制命中文档的得分，默认值都是1.0，以下为更改boost参数为2.0的例子：

POST /hotel/_search
{"query": {"constant_score": {"boost":2.0,"filter": {"term": {"city": "上海"}}}}
}

查询结果如下：

{..."hits" : {"total" : {"value" : 2,"relation" : "eq"},"max_score" : 2.0,"hits" : [{"_index" : "hotel","_type" : "_doc","_id" : "004","_score" : 2.0,"_source" : {"title" : "京盛集团酒店","city" : "上海","price" : "800.00","create_time" : "2021-05-29 21:35:00","amenities" : "浴池(假日需预订),室内游泳池,普通停车场/充电停车场","full_room" : true,"location" : {"lat" : 36.940243,"lon" : 120.394},"praise" : 100}},{"_index" : "hotel","_type" : "_doc","_id" : "006","_score" : 2.0,"_source" : {"title" : "京盛集团精选酒店","city" : "上海","price" : "500.00","create_time" : "2022-01-29 22:50:00","full_room" : true,"location" : {"lat" : 40.918229,"lon" : 118.422011},"praise" : 20}}]}
}

根据搜索结果可以看到，设定Boost值为2.0后，所有的命中的文档得分都为2.0。
然后对于Constant Score的效率问题，我们拿它和上一节讲到的filter查询做一个对比：

  1. Constant Score查询实际上就是一个没有分值函数的查询,它会将所有匹配文档的分值设置为一个常量。这种查询不需要计算每个匹配文档的相关度,所以效率会比普通查询高。
  2. 但是Constant Score查询还需要执行查询本身,比如匹配查询条件、过滤文档等步骤。而filter查询仅仅过滤文档,不计算分值,所以整体效率比Constant Score查询更高。
  3. Constant Score查询不会像filter查询那样缓存过滤结果。因为Constant Score查询还需要计算每个匹配文档的分值,而这一步不受过滤结果缓存的影响。
  4. 所以总的来说,在效率方面: filter查询 > Constant Score查询 > 普通查询

在java客户端上构建Constant Score搜索时，可以使用ConstantScoreQueryBuilder类的实例进行构建，它接收一个QueryBuilder参数，即可以接收termQueryBuilder,termsQueryBuilder,boolQueryBuilder等等，和之前的DSL是一样的，那么比如我们查询一个城市是上海或者北京的酒店，代码如下：
Service层,getQueryResult()可以看往期的博客，有具体的方法实现：

	public List<Hotel> constantScore(HotelDocRequest hotelDocRequest) throws IOException {//新建搜索请求String indexName = getNotNullIndexName(hotelDocRequest);SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(indexName);SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();TermQueryBuilder termQueryBuilder1 = QueryBuilders.termQuery("city", "北京");TermQueryBuilder termQueryBuilder2 = QueryBuilders.termQuery("city", "上海");BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();boolQueryBuilder.should(termQueryBuilder1).should(termQueryBuilder2);//构建ConstantScoreBuilderConstantScoreQueryBuilder constantScoreQueryBuilder = new ConstantScoreQueryBuilder(boolQueryBuilder);//设置固定分数2.0constantScoreQueryBuilder.boost(2.0f);searchSourceBuilder.query(constantScoreQueryBuilder);searchRequest.source(searchSourceBuilder);return getQueryResult(searchRequest);}

Controller层：

	@PostMapping("/query/constant_score")public FoundationResponse<List<Hotel>> constantScoreQuery(@RequestBody HotelDocRequest hotelDocRequest) {try {List<Hotel> hotelList = esQueryService.constantScore(hotelDocRequest);if (CollUtil.isNotEmpty(hotelList)) {return FoundationResponse.success(hotelList);} else {return FoundationResponse.error(100,"no data");}} catch (IOException e) {log.warn("搜索发生异常，原因为:{}", e.getMessage());return FoundationResponse.error(100, e.getMessage());} catch (Exception e) {log.error("服务发生异常，原因为:{}", e.getMessage());return FoundationResponse.error(100, e.getMessage());}}

Postman实现：
在这里插入图片描述

三、Function Score查询

当你使用ES进行搜索时，命中的文档默认按照相关度进行排序，有些场景下用户需要干预该“相关度”，此时就可以使用Function Score查询。使用时，用户必须定义一个查询以及一个或多个函数，这些函数为每一个文档计算一个新分数。
它允许每个主查询query匹配的文档应用加强函数，以达到改变原始查询评分_score的目的。

3.1、function_score 查询模板

function_score 查询模板可以分为两类，分别为单个加强函数的查询和多个加强函数的查询。
单个加强函数的查询模板：

{"query": {"function_score": {"query": {.....}, //  主查询，查询完后会有一个 _score 评分"field_value_factor": {...}, //  在 _score 的基础上进行强化评分"boost_mode": "multiply", //  指定用哪种方式结合 _score 和 强化 score"max_boost": 1.5 //  限制强化 score 的最高分，但是不会限制 _score}}
}

多个加强函数的查询模板：

{"query": {"function_score": {"query": {.....},"functions": [   //  可以有多个加强函数(或是 filter+加强函数)，每一个加强函数会产生一个加强 score{ "field_value_factor": ... },{ "gauss": ... },{ "filter": {...}, "weight": ... }],"score_mode": "sum", //  决定加强 score 们如何整合"boost_mode": "multiply" //  决定最后的 functions 中 score 和 query score 的结合方式}}
}

3.2、function_score 参数

强化 _score 计算的函数
function_score 提供了几种内置加强 _score 计算的函数功能：

  • weight：设置一个简单而不被规范化的权重提升值。

weight 加强函数和 boost 参数比较类似，可以用于任何查询，不过有一点差别是 weight 不会被 Lucene 规范化（normalize）成难以理解的浮点数，而是直接被应用。
例如，当 weight 为 2 时，最终得分为 new_score = 2 * _score。

POST /hotel/_search
{"query": {"function_score": {"query": {"term": {"city": {"value": "上海"}}},"weight":2}}
}

输出后可以对比一下不加weight的默认分数，基本分数都翻了2倍

  • field_value_factor：指定文档中某个字段的值结合 _score 改变分数

属性如下：
field：指定字段名
factor：对字段值进行预处理，乘以(或者加，取决于boost_mode)指定的数值（默认为1）
modifier:将字段值进行加工，有以下的几个选项：

  1. none：不处理
  2. log：计算对数
  3. log1p：先将字段值+1，再计算对数
  4. log2p：先将字段值+2，再计算对数
  5. ln：计算自然对数
  6. ln1p：先将字段值+1，再计算自然对数
  7. ln2p：先将字段值+2，再计算自然对数
  8. square：计算平方
  9. sqrt：计算平方根
  10. reciprocal：计算倒数
{"query": {"function_score": {"query": {.....},"field_value_factor": {"field": "price","modifier": "none","factor": 1.2},"boost_mode": "multiply", "max_boost": 1.5}}
}

调整后的 function 分数公式为，factor * doc['price'].value；如果boos_mode设定为sum,那么分数公式为factor + doc['price'].value；

例如我们让最终的分数以price字段进行增强，在原分数基础上*1.2

POST /hotel/_search
{"query": {"function_score": {"query": {"term": {"city": {"value": "上海"}}},"field_value_factor": {"field":"price","factor": 1.2},"boost_mode": "multiply"}}
}

再例如我想对字段值先乘1.2再+1再取对数，那么DSL如下：

POST /hotel/_search
{"query": {"function_score": {"query": {"term": {"city": {"value": "上海"}}},"field_value_factor": {"field":"price","modifier": "ln1p","missing":1.0,"factor": 1.2},"boost_mode": "multiply"}}
}

在这里插入图片描述
function 分数为，ln1p(1.2 * doc['view_cnt'].value)，如果指定字段缺失用 missing 对应的值，至于和匹配的相关性分数 _score 如何结合需要下面的 boost_mode 参数来决定。

  • random_score：使用一致性随机分值计算来对每个用户采用不同的结果排序方式，对相同用户仍然使用相同的排序方式，其本质上用的是seed 种子参数，用户相关的 id 与 seed 构造映射关系，就可千人千面的效果，seed 不同排序结果也不同。具体示例如下：
    ①字段值相同，例如通过full_room,由上面查询结果可知，两个结果的full_room相同，此时使用random_score,两个的排序结果仍然是一致的：
POST /hotel/_search
{"query": {"function_score": {"query": {"term": {"city": {"value": "上海"}}},"random_score": {"field":"full_room","seed": 10},"boost_mode": "multiply"}}
}

在这里插入图片描述
如果对price进行随机加强，那么排序就会不一样：

POST /hotel/_search
{"query": {"function_score": {"query": {"term": {"city": {"value": "上海"}}},"random_score": {"field":"price","seed": 10},"boost_mode": "multiply"}}
}

在这里插入图片描述
我们可以调整seed，就会发现排序不一样。

  • 衰减函数（decay function）:es 内置了三种衰减函数，分别是 linear、exp 和 gauss；

三种衰减函数的差别只在于衰减曲线的形状，在 DSL 的语法上的用法完全一样；
linear : 线性函数是条直线，一旦直线与横轴0香蕉，所有其他值的评分都是0
exp : 指数函数是先剧烈衰减然后变缓
guass(最常用) : 高斯函数则是钟形的，他的衰减速率是先缓慢，然后变快，最后又放缓
在这里插入图片描述

origin：中心点 或字段可能的最佳值，落在原点 origin 上的文档评分 _score 为满分 1.0 。

scale：衰减率，即一个文档从原点 origin 下落时，评分 _score 改变的速度。（例如，每 £10 欧元或每 100 米）。

decay：从原点 origin 衰减到 scale 所得的评分 _score ，默认值为 0.5 。

offset：以原点 origin 为中心点，为其设置一个非零的偏移量 offset 覆盖一个范围，而不只是单个原点。在范围 -offset <= origin <= +offset 内的所有评分 _score 都是 1.0 。不设置默认是0

POST /hotel/_search
{"query": {"function_score": {"query": {"term": {"city": {"value": "上海"}}},"gauss": {"price": {// 如果不设置offset，offset默认为0  公式 : origin-offset <= value <= origin+offset// 范围在800-0 <= value <= 800+0的文档的评分_score都是满分1.0//而在此范围之外，评分会开始衰减，衰减率由scale值(此处是300)和decay值(此处是0.2)决定// 也就是说，在origin + offset + scale或是origin - offset - scale的点上，得到的分数仅有decay分"origin": "800","scale": "300","decay": 0.2}}, "boost_mode": "multiply"}}
}

在这里插入图片描述
对衰减函数感兴趣的小伙伴可以浏览这篇文章，讲的很详细，尤其是最后对于用户同时对于酒店的地理位置和价格去做一个筛选。

  • script_score：当需求超出以上范围时，可以用自定义脚本完全控制评分计算。

3.3、其它辅助函数

  • boost_mode 参数：决定 query 中的相关性分数和加强的函数分数的结合方式。

multiply：默认的配置，两者分数相乘，new_score = _score * boost_score；
sum：两者相加，new_score = _score + boost_score；
min：取两者最小值，new_score = min(_score, boost_score)；
max：取两者最大值，new_score = max(_score, boost_score)；
replace：用 boost_score 替换 _score 值。有时候我们可以通过replace看具体的函数得分是多少，便于我们排查问题

  • score_mode 参数决定 functions 里面的强化 score 如何结合

function_score 先会执行 score_mode 的设置，即先整合所有的强化计算，再执行 boost_mode 的配置，就是将 query 相关性分数和整合强化分数的结合。
multiply：默认的配置，多个强化分数相乘；
sum：多个强化分数相加；
min：取多个强化分数最小值；
max：取多个强化分数最大值；
avg：取多个强化分数平均值；
first：使用首个函数的结果作为最终结果。

  • max_boost：限制加强函数的最大效果，就是限制加强 score 最大能多少，但要注意不会限制 old_score。

如果加强 score 超过了 max_boost 限制的值，会把加强 score 的值设成 max_boost 的值；
假设加强 score 是5，而 max_boost 是2，因为加强 score 超出了 max_boost 的限制，所以 max_boost 就会把加强 score 改为2。简单的说，就是 final_score = min(整合后的 score, max_boost)。

3.4、java实现

funtion_score的参数我们可以通过ScoreFunctionBuilders.xxx构筑
在这里插入图片描述
Service层实现：

	public List<Hotel> functionScoreScore(HotelDocRequest hotelDocRequest) throws IOException {//新建搜索请求String indexName = getNotNullIndexName(hotelDocRequest);SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(indexName);SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("city", "上海");//构建FunctionScoreBuilder,比如这里构筑高斯函数（衰减函数）GaussDecayFunctionBuilder gaussDecayFunctionBuilder = ScoreFunctionBuilders.gaussDecayFunction(hotelDocRequest.getPropertiesName(), 800, 200, 0, 0.2);//构建Function Score查询FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = new FunctionScoreQueryBuilder(termQueryBuilder, gaussDecayFunctionBuilder).boostMode(CombineFunction.MULTIPLY);searchSourceBuilder.query(functionScoreQueryBuilder);searchRequest.source(searchSourceBuilder);return getQueryResult(searchRequest);}

controller层实现：

	@PostMapping("/query/function_score")public FoundationResponse<List<Hotel>> functionScoreQuery(@RequestBody HotelDocRequest hotelDocRequest) {try {List<Hotel> hotelList = esQueryService.functionScoreScore(hotelDocRequest);if (CollUtil.isNotEmpty(hotelList)) {return FoundationResponse.success(hotelList);} else {return FoundationResponse.error(100,"no data");}} catch (IOException e) {log.warn("搜索发生异常，原因为:{}", e.getMessage());return FoundationResponse.error(100, e.getMessage());} catch (Exception e) {log.error("服务发生异常，原因为:{}", e.getMessage());return FoundationResponse.error(100, e.getMessage());}}

postman实现截图：
在这里插入图片描述

http://www.dinnco.com/news/31522.html

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