面试题：ElasticSearch复杂场景下排序与评分结合的优化

相关性评分：
- ElasticSearch 默认使用 BM25 算法计算相关性得分，在查询商品时，直接在 query 部分构造合适的查询语句，例如使用 multi - match 查询，指定需要匹配的字段（如商品标题、描述等），这样 ElasticSearch 会基于 BM25 算法给出与搜索关键词的相关性得分 _score。
- 示例查询：
```
{
    "query": {
        "multi - match": {
            "query": "搜索关键词",
            "fields": ["title", "description"]
        }
    }
}
```

商品销量和用户评分整合：

使用 function_score：可以通过 function_score 来调整相关性得分，以结合商品销量和用户自定义评分。
商品销量：假设商品销量字段为 sales_count，可以使用 field_value_factor 函数，将销量作为提升因子。设置 modifier 为 log1p（对数变换，防止高销量商品过度影响结果）。
用户评分：假设用户评分字段为 user_rating，同样使用 field_value_factor 函数，可根据实际情况选择合适的 modifier，如线性变换可不设 modifier。
示例 function_score 查询：

{
    "query": {
        "function_score": {
            "query": {
                "multi - match": {
                    "query": "搜索关键词",
                    "fields": ["title", "description"]
                }
            },
            "functions": [
                {
                    "field_value_factor": {
                        "field": "sales_count",
                        "modifier": "log1p",
                        "factor": 1
                    }
                },
                {
                    "field_value_factor": {
                        "field": "user_rating",
                        "factor": 1
                    }
                }
            ],
            "score_mode": "sum",
            "boost_mode": "sum"
        }
    }
}

在上述示例中，score_mode 设置为 sum，表示将相关性得分与两个函数计算的得分相加；boost_mode 也设置为 sum，用于控制函数计算得分与原始查询得分的合并方式。

参数调整：
- BM25 参数：
  - k1 和 b 是 BM25 算法中的重要参数。k1 控制词频对得分的影响程度，默认值为 1.2。如果希望词频对相关性影响更大，可以适当增大 k1 值；如果希望减少词频影响，可减小 k1 值。
  - b 用于控制字段长度对得分的影响，默认值为 0.75。对于较短的字段，可适当减小 b 值；对于较长字段，可适当增大 b 值。
- function_score 相关参数：
  - factor：在 field_value_factor 函数中，factor 用于调整对应字段对最终得分的影响权重。如对于用户评分 user_rating，如果觉得其重要性更高，可以增大 factor 值；对于商品销量 sales_count，若不想让其对结果影响过大，可减小 factor 值。
索引优化：
- 字段映射：确保 sales_count 和 user_rating 字段设置为合适的数值类型（如 integer 或 float），以保证数值计算的准确性和效率。
- 倒排索引：对于经常用于搜索的文本字段（如 title、description），确保建立了高效的倒排索引。可以根据数据特点调整索引的分词器，以提高搜索匹配的准确性。例如，对于中文文本，可以使用 IK 分词器等更适合中文的分词器。
- 数据分片与副本：根据数据量和服务器资源，合理设置索引的分片数和副本数。分片数过多可能会增加管理开销，过少可能影响查询性能；副本数用于提高数据的可用性和读性能，但过多副本会占用更多存储空间。通常，可根据经验和测试，在数据量较大时，设置适当数量的分片（如 5 - 10 片），副本数可设置为 1 - 2 个。

面试题：ElasticSearch复杂场景下排序与评分结合的优化

知识考点

面试题答案