面试题：ElasticSearch重排序：如何基于自定义字段对搜索结果进行重排序

Question

假设在ElasticSearch中有一个索引存储了商品信息，包含价格、销量等字段。现在要求先按照相关性得分进行初步排序，然后再基于销量对结果进行重排序，提高销量高的商品在搜索结果中的排名。请描述实现这一需求的具体步骤和涉及到的ElasticSearch API及参数设置。

Answer 1

1. 初步排序（按相关性得分）：
   • 步骤：使用基本的搜索请求，Elasticsearch默认会按照相关性得分（_score）对搜索结果进行排序。
   • API及参数设置：

{
    "query": {
        "match": {
            "your_search_field": "your_search_term"
        }
    }
}

这里your_search_field是商品信息中用于搜索的字段，your_search_term是具体的搜索词。

2. 基于销量重排序：
   • 步骤：使用function_score查询来进行重排序。在function_score中，可以定义权重函数来提升销量高的商品排名。
   • API及参数设置：

{
    "query": {
        "function_score": {
            "query": {
                "match": {
                    "your_search_field": "your_search_term"
                }
            },
            "functions": [
                {
                    "field_value_factor": {
                        "field": "sales_volume", // 销量字段
                        "modifier": "log1p", // 可选择合适的修饰符，log1p可避免高销量商品权重过高
                        "missing": 1 // 销量缺失时的默认值
                    }
                }
            ],
            "boost_mode": "multiply" // 如何将权重与原始_score合并，multiply表示相乘
        }
    }
}

上述步骤中，先按相关性得分初步排序，然后通过function_score中的field_value_factor函数基于销量对结果进行重排序，提升销量高的商品排名。