需求：
按 两个文本字段 t1和t2 分词搜索，然后按搜索得分、一个数值型字段d1、 一个逻辑型字段 b1 来排序输出，权重如下：
score * 30%
d1 * 50%
b1 * 20%
方法：
1. 直接 addSort() 只能按多个字段排序，并且有优先级，无法设置权重；
2. 自定义 function score ? 如何处理 d1 的归一化问题？ 如何处理 b1 的逻辑值问题？
**更新**：
d1 是一个从 0 到 几十亿的超大数字；
b1 目前想到按照 0/1 处理，或者 -1/1处理
总结：
主要方案有两种：
1. function score
2. script
原理都差不多，主要区别是后者要开script，而且可以先在es里写好脚本，查询时指定脚本名即可。
权重方面重点在于自己的设计，以及合理地按照业务需求使用归一化函数，实现没有问题。
按 两个文本字段 t1和t2 分词搜索，然后按搜索得分、一个数值型字段d1、 一个逻辑型字段 b1 来排序输出，权重如下：
score * 30%
d1 * 50%
b1 * 20%
方法：
1. 直接 addSort() 只能按多个字段排序，并且有优先级，无法设置权重；
2. 自定义 function score ? 如何处理 d1 的归一化问题？ 如何处理 b1 的逻辑值问题？
**更新**：
d1 是一个从 0 到 几十亿的超大数字；
b1 目前想到按照 0/1 处理，或者 -1/1处理
总结：
主要方案有两种：
1. function score
2. script
原理都差不多，主要区别是后者要开script，而且可以先在es里写好脚本，查询时指定脚本名即可。
权重方面重点在于自己的设计，以及合理地按照业务需求使用归一化函数，实现没有问题。
3 个回复
Rubricate - hi
赞同来自: nodexy 、sherry 、medcl
"query": {
"function_score": {
"functions": [
{
"script_score": {
"params": {
"param1": 0.3,
"param2": 0.5,
"param3": 0.2
},
"script": "_score *param1+ doc['d1'].value * param2 + doc['b1'].value * param23"
}
}
],
"query": {
"match": {
"brief": "智能"
}
},
"score_mode": "first"
}
}
}
解释:
_score 就是es对doc的打分，d1和bi需要是数值类型。param1，2，3可以不用赋值的形式，直接写在script里面也可以。
官方文档在这里：
http://www.elasticsearch.org/g ... .html
4onni - 老鹰不需要鼓掌，也会继续飞翔
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medcl - 今晚打老虎。
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@Rubricate 介绍下function_score