【Elasticsearch系列】深入解析Elasticsearch中脚本原理

一、简介

Elasticsearch中，脚本是一种强大的工具，可以在查询和索引操作中执行动态计算和数据处理。从Elasticsearch 7.6版本开始，脚本功能得到了进一步的优化和提升，提供了更加灵活和高效的数据处理方式。

二、脚本使用

根据商品文档中的多个字段来动态调整搜索结果的排序。脚本考虑了商品的价格、评分、库存以及销售情况，并且加入了一些条件逻辑来进一步细化排序逻辑。

{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match_all": {} // 匹配所有文档，实际使用时可能会替换为更具体的查询
      },
      "functions": [
        {
          "script_score": {
            "script": {
              "source": """
                // 定义基础得分，这里使用文档的_score，即相关性得分
                double baseScore = _score;

                // 获取文档字段值
                double price = doc['price'].value;
                double rating = doc['rating'].value;
                int stock = doc['stock'].value;
                long salesCount = doc['salesCount'].value;

                // 定义权重和因子，可以根据实际需要调整
                double priceWeight = 0.1;
                double ratingWeight = 0.3;
                double stockWeight = 0.2;
                double salesWeight = 0.1;
                double freshnessFactor = 0.3; // 假设这是一个新鲜度因子，用于考虑商品的更新或上架时间

                // 计算价格得分，价格越低得分越高
                double priceScore = 1.0 / (price / 100.0 + 1.0); // 假设价格是以分为单位，避免除以0

                // 计算评分得分，评分越高得分越高
                double ratingScore = rating;

                // 计算库存得分，库存越高得分越高，但也要考虑避免过量库存的影响
                double stockScore = stock < 10 ? 1.0 : (stock < 100 ? 0.9 : (stock < 500 ? 0.8 : 0.5));

                // 计算销售得分，销售数量越高得分越高
                double salesScore = Math.log10(salesCount + 1); // 使用对数来平滑销售得分的影响

                // 假设有一个外部数据源提供了商品的新鲜度评分，这里我们使用一个假设的值
                double freshness = params.freshness; // 这个值通常会在查询时作为参数传入

                // 计算总得分，基于权重和各个因素的得分
                double totalScore = baseScore * freshnessFactor * freshness
                                  + priceScore * priceWeight
                                  + ratingScore * ratingWeight
                                  + stockScore * stockWeight
                                  + salesScore * salesWeight;

                // 返回计算后的总得分
                return totalScore;
              """,
              "params": {
                "freshness": 0.9 // 假设的新鲜度评分，实际使用时可能会根据商品的上架时间或其他因素动态计算
              }
            }
          }
        }
      ],
      "score_mode": "sum", // 指定得分计算模式，这里使用加和模式
      "boost_mode": "replace" // 指定得分增强模式，这里用自定义得分替换原始得分
    }
  }
}

这个查询中的脚本做了以下几件事情：

1. 初始化了一个基于文档原始相关性得分（_score）的基础得分。
2. 从文档中提取了价格（price）、评分（rating）、库存（stock）和销售数量（salesCount）等字段的值。
3. 定义了一系列权重和因子，用于在计算最终得分时调整各个因素的重要性。
4. 根据提取的字段值和定义的权重，计算了价格、评分、库存和销售的得分。其中价格得分通过反比关系计算（价格越低得分越高），评分得分直接使用评分字段的值，库存得分使用了一个分段函数来考虑不同库存水平的影响，销售得分使用了对数函数来平滑销售数量的影响。
5. 引入了一个外部参数freshness，代表商品的新鲜度评分。这个值在实际使用时可能会根据商品的上架时间、更新频率或其他业务逻辑动态计算得出。
6. 将所有因素的得分按照定义的权重加权求和，计算出最终的总得分，并返回这个得分作为文档的排序依据。

再看一个聚合中使用脚本的例子：用于计算每个产品类别的加权平均销售额的：

POST /sales_records/_search
{
  "size": 0, // 设置返回文档数为0，因为我们只关心聚合结果
  "aggs": { // 定义聚合
    "categories": { // 按产品类别进行聚合
      "terms": {
        "field": "product_category.keyword", // 使用product_category字段的值作为分组的关键字
        "size": 10 // 指定返回的类别数量上限为10
      },
      "aggs": { // 在每个产品类别内部进行子聚合
        "weighted_sales": { // 计算加权销售额
          "sum": { // 使用求和聚合
            "script": { // 使用脚本进行计算，将每个文档的sales_amount乘以sales_weight
              "source": "doc['sales_amount'].value * doc['sales_weight'].value"
            }
          }
        },
        "sum_of_weights": { // 计算销售记录的总权重
          "sum": { // 使用求和聚合
            "field": "sales_weight" // 指定sales_weight字段进行求和
          }
        },
        "weighted_average_sales": { // 计算加权平均销售额
          "bucket_script": { // 使用bucket_script聚合来根据已有的聚合结果进行计算
            "buckets_path": { // 指定需要引用的其他聚合结果的路径
              "weightedSales": "weighted_sales", // 引用weighted_sales聚合的结果
              "totalWeight": "sum_of_weights" // 引用sum_of_weights聚合的结果
            },
            "script": "params.weightedSales / params.totalWeight" // 计算加权平均销售额的脚本，即加权销售额除以总权重
          }
        }
      }
    }
  }
}

设置"size": 0，只会返回聚合的结果。按product_category字段对销售记录进行分组，并在每个分组内部计算加权销售额和总权重。最后用bucket_script聚合来计算每个类别的加权平均销售额，并将结果作为该类别的一个聚合指标返回。

三、脚本的执行过程

1. 脚本解析：当接收到包含脚本的请求时，首先需要对脚本进行解析。解析器会根据所选的脚本语言（如Painless）的语法规则对脚本进行词法分析和语法分析，确保脚本的合法性和正确性。

2. 脚本编译：某些脚本语言需对解析后的脚本进行编译。提高脚本的执行效率。Elasticsearch中默认的脚本语言Painless是解释执行的，不需要编译步骤。但即使是解释执行的脚本，Elasticsearch也会对其进行一定程度的优化，以提高执行性能。

3. 脚本执行：成功解析 ，它可在查询或索引操作中被执行了。Elasticsearch为脚本提供了一个安全的执行环境，限制了脚本对系统资源的访问权限，以防止恶意脚本的执行。在执行过程中，脚本可以访问文档的字段、执行数学运算、调用内置函数等，以满足用户的数据处理需求。脚本的执行结果可以被用于影响查询结果、修改文档内容或计算得分等。

4. 脚本缓存：为了提高脚本的执行性能，Elasticsearch会对解析和编译后的脚本进行缓存。当相同的脚本在多个请求中被使用时，Elasticsearch可以直接从缓存中获取已解析和编译的脚本，避免了重复的解析和编译开销。这大大提高了脚本的执行效率和响应速度。

四、脚本的一些常见使用场景

Elasticsearch脚本允许在查询和索引文档时执行复杂的操作。脚本可以用于计算字段的值、自定义排序逻辑、以及在更新和删除文档时应用业务逻辑等。Elasticsearch支持多种脚本语言，但默认推荐使用Painless脚本语言，因为它是一种安全、简单且功能强大的脚本语言

4.1. 脚本字段

动态生成查询结果中的字段。这些字段不是文档的实际部分，而是在查询时通过脚本计算得出的。如包含价格和数量的文档使用脚本来计算总价：

GET /my_index/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "script_fields": {
    "total_price": {
      "script": {
        "source": "doc['price'].value * doc['quantity'].value"
      }
    }
  }
}

4.2. 脚本计算得分

使用脚本来自定义文档的得分计算方式。这对于实现复杂的搜索排名逻辑非常有用。如使用脚本来根据文档的某个字段的值来调整得分：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": { "match": { "content": "elasticsearch" } },
      "script_score": {
        "script": {
          "source": "doc['likes'].value * params.weight",
          "params": { "weight": 2 }
        }
      }
    }
  }
}

script_score参数定义了一个脚本，该脚本将likes字段的值与参数weight相乘来计算得分。参数weight的值设置为2，因此likes字段的值将乘以2来计算最终的得分。

4.3. 更新脚本

使用脚本来应用复杂的业务逻辑。如使用脚本来增加文档中的某个字段的值：

POST /my_index/_update_by_query
{
  "script": {
    "source": "ctx._source.counter += params.count",
    "params": { "count": 1 }
  },
  "query": { "term": { "user": "kimchy" } }
}

_update_by_query API来更新文档。script参数定义了一个脚本，该脚本将counter字段的值增加参数count的值。参数count的值设置为1，因此counter字段的值将增加1。

五、脚本最佳实践

1. 尽量使用简单的脚本：复杂的脚本可能导致性能下降和难以调试的问题。脚本应尽量保持简单和清晰，避免使用过于复杂的逻辑和运算。

2. 避免在脚本中执行耗时的操作：脚本的执行时间会影响查询的响应速度。应避免在脚本中执行耗时的操作，如复杂的计算、外部资源访问等。如果确实需要执行耗时操作，可以考虑将其移至应用程序端处理。

3. 充分利用脚本缓存：Elasticsearch对解析和编译后的脚本进行缓存，以提高性能。避免在每次请求中都重新解析和编译相同的脚本。可以通过将脚本作为参数传递给查询或索引操作来实现脚本的重用。

4. 注意脚本的安全性：使用经过验证和安全的脚本语言，限制脚本的访问权限，并定期审查和监控脚本的执行情况。