哇，ElasticSearch多字段权重排序居然可以这么玩

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：

  
   {
       id: 1,
       title: "Java怎么学",
       type: 3,
       userId: 1,
       tags: [
           "java"
       ],
       textContent: "我要学Java",
       status: 1,
       heat: 80
   }
   {
       id: 2,
       title: "Java怎么学",
       type: 2,
       userId: 1,
       tags: [
           "java"
       ],
       textContent: "我要学Java",
       status: 1,
       heat: 99
   }
   {
       id: 3,
       title: "Java怎么学",
       type: 1,
       userId: 1,
       tags: [
           "java"
       ],
       textContent: "我要学Java",
       status: 1,
       heat: 100
   }

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。

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

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：

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