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哇,ElasticSearch多字段权重排序居然可以这么玩

2020-11-06 01:28:23 尹吉欢

背景

读者提问:ES 的权重排序有没有示列,参考参考?

刚好之前也稍微接触过,于是写了这篇文章,可以简单参考下。

在很多复杂的业务场景下,排序的规则会比较复杂,单一的降序,升序无法满足日常需求。不过 ES 中提供了给文档加权重的方式来排序,还是挺好用的。

首先初始化三条测试数据,方便查看效果:

  
  1. {
  2. id: 1,
  3. title: "Java怎么学",
  4. type: 3,
  5. userId: 1,
  6. tags: [
  7. "java"
  8. ],
  9. textContent: "我要学Java",
  10. status: 1,
  11. heat: 80
  12. }
  13. {
  14. id: 2,
  15. title: "Java怎么学",
  16. type: 2,
  17. userId: 1,
  18. tags: [
  19. "java"
  20. ],
  21. textContent: "我要学Java",
  22. status: 1,
  23. heat: 99
  24. }
  25. {
  26. id: 3,
  27. title: "Java怎么学",
  28. type: 1,
  29. userId: 1,
  30. tags: [
  31. "java"
  32. ],
  33. textContent: "我要学Java",
  34. status: 1,
  35. heat: 100
  36. }

type:1 为翻译,2 为转载,3 为原创

需求是查询 userId=1 的所有文章,按照热度降序排序,但是原创类型的文章要显示在前面,优先级高于热度。

如果我们简单的按照热度排序的话,那么顺序肯定是 id 为 3(热度:100),2(热度:99),1(热度:80)这样排列的。

但是原创类型的要在前面,那么结果应该是 1(热度:80,类型:原创),3(热度:100,类型:翻译),2(热度:99,类型:转载)。

排序条件肯定是以热度来进行的,这个是肯定的。唯一需要处理的就是怎么将原创类型的排在前面,如果只考虑实现,方式还是有很多种的。

比如:原创类型的热度值可以调的比较高,但是呢,热度值要重新弄一个字段,只用于排序,给用户展示的还是之前的热度值,这样排序就简单了,还是根据热度排就可以实现效果。

weightFactorFunction

在 ES 搜索结果中_score 这个字段相信大家并不陌生,这是 ES 给出的评分,我们可以根据评分来排序,然后将原创类型的评分提高就可以实现想要的效果。

直接看 Java 代码吧,通过 FunctionScoreQueryBuilder 来构建查询。

  
  1. @Test
  2. public void testSort() {
  3. FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[] filterFunctionBuilders = new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{
  4. new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(QueryBuilders.termQuery("type", 3), ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(100)),
  5. new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(QueryBuilders.termQuery("type", 2), ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(1)),
  6. new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(QueryBuilders.matchQuery("type", 1), ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(1))
  7. };
  8. SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
  9. BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
  10. boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("userId", 1));
  11. FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery(boolQuery, filterFunctionBuilders);
  12. searchSourceBuilder.query(functionScoreQueryBuilder)
  13. .sort("_score", SortOrder.DESC)
  14. .sort("heat", SortOrder.DESC);
  15. SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(elasticSearchIndexConfig.getArticleSearchIndexName());
  16. searchRequest.types(EsConstant.DEFAULT_TYPE);
  17. searchRequest.source(searchSourceBuilder);
  18. List<ArticleDocument> searchResults = kittyRestHighLevelClient.search(searchRequest, ArticleDocument.class);
  19. searchResults.forEach(doc -> {
  20. System.out.println(doc.getId() + "\t" + doc.getType() + "\t" + doc.getHeat());
  21. });
  22. }

通过 ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction 为文章类型设置对应的权重,原创文章权重为 100,其他的都为 1,这样原创文章的得分就高于其他类型的文章。

在排序的时候优先得分排序,然后热度排序。就可以得到我们想要的结果了。

scriptFunction

除了使用 weightFactorFunction 来设置权重,另外介绍一种灵活度更高,适用于更复杂的排序场景的方式 scriptFunction。

scriptFunction 允许我们通过脚本的方式来实现权重,直接看代码:

  
  1. @Test
  2. public void testSort() {
  3. String scoreScript = "if (doc['type'].value == 3) {" +
  4. " return 100;" +
  5. "} else {" +
  6. " return 1;" +
  7. "}";
  8. FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[] filterFunctionBuilders = new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{
  9. new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(QueryBuilders.matchAllQuery(), ScoreFunctionBuilders.scriptFunction(new Script(scoreScript)))
  10. };
  11. SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
  12. BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
  13. boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("userId", 1));
  14. FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery(boolQuery, filterFunctionBuilders);
  15. searchSourceBuilder.query(functionScoreQueryBuilder)
  16. .sort("_score", SortOrder.DESC)
  17. .sort("heat", SortOrder.DESC);
  18. SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(elasticSearchIndexConfig.getArticleSearchIndexName());
  19. searchRequest.types(EsConstant.DEFAULT_TYPE);
  20. searchRequest.source(searchSourceBuilder);
  21. List<ArticleDocument> searchResults = kittyRestHighLevelClient.search(searchRequest, ArticleDocument.class);
  22. searchResults.forEach(doc -> {
  23. System.out.println(doc.getId() + "\t" + doc.getType() + "\t" + doc.getHeat());
  24. });
  25. }

scoreScript 就是控制权重的脚本,也就是一段代码(脚本默认是 groovy),是不是方便的多。

关于作者:尹吉欢,简单的技术爱好者,《Spring Cloud 微服务-全栈技术与案例解析》, 《Spring Cloud 微服务 入门 实战与进阶》作者, 公众号猿天地发起人。

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