哇，ElasticSearch多字段權(quán)重排序居然可以這么玩

背景

讀者提問：ES 的權(quán)重排序有沒有示列，參考參考？

剛好之前也稍微接觸過，于是寫了這篇文章，可以簡單參考下。

在很多復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景下，排序的規(guī)則會比較復(fù)雜，單一的降序，升序無法滿足日常需求。不過 ES 中提供了給文檔加權(quán)重的方式來排序，還是挺好用的。

首先初始化三條測試數(shù)據(jù)，方便查看效果：

{
	id: 1,
	title: "Java怎么學(xué)",
	type: 3,
	userId: 1,
	tags: [
		"java"
	],
	textContent: "我要學(xué)Java",
	status: 1,
	heat: 80
}
{
	id: 2,
	title: "Java怎么學(xué)",
	type: 2,
	userId: 1,
	tags: [
		"java"
	],
	textContent: "我要學(xué)Java",
	status: 1,
	heat: 99
}
{
	id: 3,
	title: "Java怎么學(xué)",
	type: 1,
	userId: 1,
	tags: [
		"java"
	],
	textContent: "我要學(xué)Java",
	status: 1,
	heat: 100
}

type：1 為翻譯，2 為轉(zhuǎn)載，3 為原創(chuàng)

需求是查詢 userId=1 的所有文章，按照熱度降序排序，但是原創(chuàng)類型的文章要顯示在前面，優(yōu)先級高于熱度。

如果我們簡單的按照熱度排序的話，那么順序肯定是 id 為 3（熱度：100），2（熱度：99），1（熱度：80）這樣排列的。

但是原創(chuàng)類型的要在前面，那么結(jié)果應(yīng)該是 1（熱度：80，類型：原創(chuàng)），3（熱度：100，類型：翻譯），2（熱度：99，類型：轉(zhuǎn)載）。

排序條件肯定是以熱度來進(jìn)行的，這個是肯定的。唯一需要處理的就是怎么將原創(chuàng)類型的排在前面，如果只考慮實現(xiàn)，方式還是有很多種的。

比如：原創(chuàng)類型的熱度值可以調(diào)的比較高，但是呢，熱度值要重新弄一個字段，只用于排序，給用戶展示的還是之前的熱度值，這樣排序就簡單了，還是根據(jù)熱度排就可以實現(xiàn)效果。

weightFactorFunction

在 ES 搜索結(jié)果中_score 這個字段相信大家并不陌生，這是 ES 給出的評分，我們可以根據(jù)評分來排序，然后將原創(chuàng)類型的評分提高就可以實現(xiàn)想要的效果。

直接看 Java 代碼吧，通過 FunctionScoreQueryBuilder 來構(gòu)建查詢。

@Test
public void testSort() {
    FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[] filterFunctionBuilders = new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{
            new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(QueryBuilders.termQuery("type", 3), ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(100)),
            new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(QueryBuilders.termQuery("type", 2), ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(1)),
            new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(QueryBuilders.matchQuery("type", 1), ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(1))
    };
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
    boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("userId", 1));
    FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery(boolQuery, filterFunctionBuilders);
    searchSourceBuilder.query(functionScoreQueryBuilder)
            .sort("_score", SortOrder.DESC)
            .sort("heat", SortOrder.DESC);
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(elasticSearchIndexConfig.getArticleSearchIndexName());
    searchRequest.types(EsConstant.DEFAULT_TYPE);
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);

    List searchResults = kittyRestHighLevelClient.search(searchRequest, ArticleDocument.class);
    searchResults.forEach(doc -> {
        System.out.println(doc.getId() + "\t" + doc.getType() + "\t" + doc.getHeat());
    });
}

通過 ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction 為文章類型設(shè)置對應(yīng)的權(quán)重，原創(chuàng)文章權(quán)重為 100，其他的都為 1，這樣原創(chuàng)文章的得分就高于其他類型的文章。

在排序的時候優(yōu)先得分排序，然后熱度排序。就可以得到我們想要的結(jié)果了。

scriptFunction

除了使用 weightFactorFunction 來設(shè)置權(quán)重，另外介紹一種靈活度更高，適用于更復(fù)雜的排序場景的方式 scriptFunction。

scriptFunction 允許我們通過腳本的方式來實現(xiàn)權(quán)重，直接看代碼：

@Test
public void testSort() {
    String scoreScript = "if (doc['type'].value == 3) {" +
            "   return 100;" +
            "} else {" +
            "   return 1;" +
            "}";
    FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[] filterFunctionBuilders = new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{
            new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(QueryBuilders.matchAllQuery(), ScoreFunctionBuilders.scriptFunction(new Script(scoreScript)))
    };
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
    boolQuery.must(QueryBuilders.termQuery("userId", 1));
    FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQueryBuilder = QueryBuilders.functionScoreQuery(boolQuery, filterFunctionBuilders);
    searchSourceBuilder.query(functionScoreQueryBuilder)
            .sort("_score", SortOrder.DESC)
            .sort("heat", SortOrder.DESC);
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(elasticSearchIndexConfig.getArticleSearchIndexName());
    searchRequest.types(EsConstant.DEFAULT_TYPE);
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);

    List searchResults = kittyRestHighLevelClient.search(searchRequest, ArticleDocument.class);
    searchResults.forEach(doc -> {
        System.out.println(doc.getId() + "\t" + doc.getType() + "\t" + doc.getHeat());
    });
}

scoreScript 就是控制權(quán)重的腳本，也就是一段代碼（腳本默認(rèn)是 groovy），是不是方便的多。

關(guān)于作者：尹吉歡，簡單的技術(shù)愛好者，《Spring Cloud 微服務(wù)-全棧技術(shù)與案例解析》, 《Spring Cloud 微服務(wù) 入門 實戰(zhàn)與進(jìn)階》作者, 公眾號猿天地發(fā)起人。

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