【ElasticSearch实用篇-05】基于脚本script打分

ElasticSearch实用篇整体栏目

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内容	链接地址
【一】需求分析和数据制造	https://zhenghuisheng.blog.csdn.net/article/details/149178534
【二】基本增删改查	https://zhenghuisheng.blog.csdn.net/article/details/149202330
【三】QueryDsl高阶用法以及缓存机制	https://zhenghuisheng.blog.csdn.net/article/details/150560441
【四】Boost权重底层原理和基本使用	https://zhenghuisheng.blog.csdn.net/article/details/151071140
【五】基于脚本script打分	https://zhenghuisheng.blog.csdn.net/article/details/154619702

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一、基于脚本script打分

本文是ElasticSearch实用篇的第五篇，前面几篇已经准备好了数据，设置好了索引、mapping，以及讲解了es的基本使用，包括上一篇讲解了es底层的boost权重打分机制，接下来本文就是讲解第一个设置权重并打分的方式，基于脚本的方式进行打分，并且获取想要的返回数据。

在学习使用脚本打分之前，依旧需要先看一下官网的案例和使用：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/script-score.html

script_score 会完全覆盖 BM25 原生评分 ，因此能通过filter走索引的尽量用这个filter，实现不行就通过must缩小范围。

1，需求提出

在前面几篇文章中，我们社交系统已经有了10几万的用户，此时每个用户都有以下数据存于我们的表中，昵称、性别、生日、身高、体重、学历、老家、工作城市

字段	含义
nickName	昵称
sex	性别 1=男，0=女
birthYear/birthMonth/birthDay	出生年/月/日
height/weight	身高/体重
eduLevel	学历： 3=大专以下，4=大专，5=大学本科，6=硕士，7=博士
liveProvince/liveCity	居住省份/居住城市
regProvince/regCity	老家省份/老家城市

比如需要给会员一个优质用户提供的服务，那么就需要在我们的用户系统中对这些用户进行匹配和筛选，给会员提供优质用户服务。接下来有以下需求(具体需求根据产品去定义)，由于是社交系统，匹配的直接是用户，所以呢必须得是异性，其他的需求具体如下，优先级逐级递减

• 优先匹配同城的异性，生活城市或者工作城市同城
• 其次优先匹配老家是同城的用户
• 其次优先匹配学历，学历越高越优先
• 其次匹配身高和体重：
  • 如果用户是男，那么匹配女生的身高低于0-10cm优先匹配，体重在100-120优先匹配
  • 如果用户是女，那么匹配男生的身高高于0-10cm优先，体重在120-140的优先

除了上面的条件之外，也有几个固定条件，如下

• 必须是异性
• 用户账号必须没被注销(是否删除，0=未删除，1=已删除)
• 匹配的用户年龄可以在正负10岁左右(通过出生年判断即可)

2，分数设计

由于在es中匹配时非常快的，比如基于倒排索引等等，可以快速的匹配和定位用户信息，将优质用户推荐给会员。那么就需要对这个需求进行分数设计，给每一个条件一定的分数。

由于社交系统，最优先的一定是异性，所以可以强制过滤掉异性，其他的同城体重身高等分数可以根据产品进行设计，其分数设计思路如下：

条件	分数
同城异性(生活或者工作)	1200
老家(老家在一个城市)	500
学历	博士=200 硕士=160 本科120 专科=20
身高	100
体重	100

由于同城异性一定是需要排在前面，所以给同城的分数最高，即使下面所有的条件符合，加起来的分数也不能超过同城；其实优先级是老家，那么也同理，学历+身高+体重的累计分也不能超过老家的分数，因此同城给1200，老家给500。

站在产品的角度，如果不是同城，那么推荐的用户其实符合几个条件也无所谓了，如果是同城，那么就会根据所有符合条件的分数进行累加，最高分数的优先排在前面。 ES 的 score 只是排序权重，不是概率，也不是百分比

当然分数也能动态调整，根据产品的实际情况以及用户反馈进行动态调整

3，代码实现

3.1，mapping映射

虽然前面几篇文章已经写过了mapping映射，但是这里再写一次，方便知道什么字段对应着什么类型，什么时候需要用keyword进行不分词查找

GET /user/_mapping

其映射如下

{"user" : {"mappings" : {"properties" : {"_class" : {"type" : "text","fields" : {"keyword" : {"type" : "keyword","ignore_above" : 256}}},"birthDay" : {"type" : "long"},"birthMonth" : {"type" : "long"},"birthYear" : {"type" : "long"},"delFlag" : {"type" : "long"},"eduLevel" : {"type" : "long"},"height" : {"type" : "long"},"id" : {"type" : "long"},"liveCity" : {"type" : "text","fields" : {"keyword" : {"type" : "keyword","ignore_above" : 256}}},"liveProvince" : {"type" : "text","fields" : {"keyword" : {"type" : "keyword","ignore_above" : 256}}},"nickName" : {"type" : "text","fields" : {"keyword" : {"type" : "keyword","ignore_above" : 256}}},"regCity" : {"type" : "text","fields" : {"keyword" : {"type" : "keyword","ignore_above" : 256}}},"regProvince" : {"type" : "text","fields" : {"keyword" : {"type" : "keyword","ignore_above" : 256}}},"sex" : {"type" : "long"},"weight" : {"type" : "long"}}}}
}

3.1，脚本实现

类似于这种复杂的业务，我们可以直接通过es中的script脚本实现，在java的api中也实现了这种Script脚本，那么其脚本如下，可以写在一个txt文件中，这个文件一般放在resource下，我将他放在resource下的es_script目录下，取名为user.txt，其脚本实现如下，需要注意的事项如下：

• 通过外部传进来的参数和es文档中的参数进行匹配，当然也可以不传，那么可能返回0分数据，即随机数据
• 需要通过mapping获取es中的字段类型，如果是text文本类型需要通过.keyword来获取完整的字符串值，否则会进行分词，甚至报错
• 注意区分文档中的值和外部传进来的参数，不要将两个字段混淆

// 文档中的学历
def eduLevel = doc['eduLevel'].value;
// 文档中的居住城市
def liveCity = doc['liveCity.keyword'].value;
// 文档中的老家城市
def regCity = doc['regCity.keyword'].value;
// 文档中的身高
def height = doc['height'].value;
// 文档中的体重
def weight = doc['weight'].value;// 外部匹配用户传进来的生活城市
def paramLiveCity = params.liveCity;
// 外部匹配用户传进来的老家城市
def paramRegCity = params.regCity;
// 外部匹配用户传进来的身高
def paramHeight = params.height;
// 外部匹配用户传进来的体重
def paramWeight = params.weight;
// 外部匹配用户传进来的性别
def sex = params.sex;int score = 0;
// 同城分 同城异性优先
if(liveCity == paramLiveCity){score = score + 1200;
}
// 老家分
if(regCity == paramRegCity){score = score + 500;
}// 身高分
// 如果外部匹配用户是男性 那么比该外部用户低0-10cm的加分
// 如果外部匹配用户是女性 那么比该外部用户高0-10cm的加分
if(sex == 1 && paramHeight - 10L <= height && height <= paramHeight){// 如果外部用户是男性，那么需要找的女用户是 height=[paramHeight - 10L, paramHeight]score = score + 100;
}else if(sex == 0 && paramHeight <= height &&  height <= paramHeight + 10L){// 如果外部用户是女性，那么需要找的男用户是 height=[paramHeight, paramHeight + 10]score = score + 100;
}// 体重分
// 如果外部匹配用户是男性 那么需要找100-120的女性
// 如果外部匹配用户是女性 那么需要找120-140的男性
if(sex == 1 && weight >= 100L && weight <= 120L){// 如果外部用户是男性，那么需要找的女用户是 weight=[100, 120]score = score + 100;
}else if(sex == 0 && weight >= 120L && weight <= 140L){// 如果外部用户是女性，那么需要找的男用户是 weight=[120, 140]score = score + 100;
}// 学历分：eduLevel：3=大专以下，4=大专，5=大学本科，6=硕士，7=博士
if(eduLevel == 7){score = score + 200;
}else if (eduLevel == 6){score = score + 160;
}else if (eduLevel == 5){score = score + 120;
}else if (eduLevel == 4){score = score + 20;
}// 返回打分
return score;

根据这段脚本，那么最符合的优质用户返回的分数可能就是生活同城+老家同城+博士+身高符合+体重符合，那么累计分就是1200+500+100+100+200=2100分

3.2，java代码实现

首先是需要定义一个加载Es脚本的根据类，其EsScriptUtils类如下

/*** es加载脚本工具类* @Author zhenghuisheng* @Date 2025/11/09 17:01*/
public class EsScriptUtils {private static final Map<String, String> SCRIPT_CACHE = new ConcurrentHashMap<>();private static String getCacheScript(String name) {return SCRIPT_CACHE.computeIfAbsent(name, key -> {try {return IOUtils.toString(Objects.requireNonNull(EsScriptUtils.class.getResourceAsStream("/es_script/" + name)), StandardCharsets.UTF_8);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();return null;}});}public static Script buildScript(String name, Map<String, Object> params) {String cacheScript = getCacheScript(name);return new Script(ScriptType.INLINE, Script.DEFAULT_SCRIPT_LANG, cacheScript, params);}
}

定义一个枚举ScriptNameConstant.ScriptName，用于记录脚本文件名称

public interface ScriptNameConstant {@Getterenum ScriptName implements ScriptNameConstant {USER_SCRIPT("user.txt", "优质用户匹配脚本");private final String name;private final String description;ScriptName(String name, String description) {this.name = name;this.description = description;}}
}

其代码service实现如下，这里面直接模拟一个用户，比如当前用户是男性，在北京市上班，老家是北京户口，要匹配优质用户 身高175 体重125，那么就会将这个参数传进脚本中作为匹配的参数

package com.zhs.elasticsearch.es.impl;import cn.hutool.json.JSONArray;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.zhs.elasticsearch.basic.AjaxResult;
import com.zhs.elasticsearch.constant.ScriptNameConstant;
import com.zhs.elasticsearch.es.UserTermSearchService;
import com.zhs.elasticsearch.match.eo.UserEO;
import com.zhs.elasticsearch.util.EsScriptUtils;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.script.Script;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.springframework.stereotype.Service;import javax.annotation.Resource;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;/**** @Author zhenghuisheng* @Date：2025/6/26 11:40*/
@Service
@Slf4j
public class UserTermSearchServiceImpl implements UserTermSearchService {@Resourceprivate RestHighLevelClient restHighLevelClient;@Overridepublic AjaxResult scriptSearch() {// 比如当前用户是男性，在北京市上班，老家是北京户口，要匹配优质用户 身高175 体重125UserEO userEO = new UserEO();userEO.setLiveCity("北京市");userEO.setRegCity("北京市");userEO.setSex(1);userEO.setHeight(175);userEO.setWeight(125);// 传给脚本内部的参数Map<String, Object> params = new HashMap<>();// 当前用户信息params.put("liveCity", userEO.getLiveCity());params.put("regCity", userEO.getRegCity());params.put("height", userEO.getHeight());params.put("weight", userEO.getWeight());params.put("sex", userEO.getSex());// 构建基本查询BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = new BoolQueryBuilder();// 因为当前用户是男性，那么匹配的用户一定得是异性boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("sex", 0));// 用户必须没被注销或者删除boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("delFlag", 0));// 年龄必须在+-10岁boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.rangeQuery("birthYear").gte(userEO.getBirthYear() - 10).lte(userEO.getBirthYear() + 10));// 获取脚本内容Script script = EsScriptUtils.buildScript(ScriptNameConstant.ScriptName.USER_SCRIPT.getName(), params);// script_score 查询SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();sourceBuilder.size(10);sourceBuilder.query(QueryBuilders.scriptScoreQuery(boolQueryBuilder, script));log.info("构建script条件为:{}", sourceBuilder);// 3. 构建请求SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("user");searchRequest.source(sourceBuilder);List<UserEO> userMatchList = new ArrayList<>();try {SearchResponse response = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);SearchHit[] hits = response.getHits().getHits();log.info("匹配返回条数:{}", hits.length);userMatchList = convertToUserEoList(hits);} catch (Exception e) {log.error("matchSearch error:", e);}return AjaxResult.success(userMatchList);}public List<UserEO> convertToUserEoList(SearchHit[] hits) {if (hits.length == 0) {return new ArrayList<>();}JSONArray jsonArray = new JSONArray();for (SearchHit hit : hits) {JSONObject jsonObject = JSONUtil.parseObj(hit.getSourceAsMap());jsonArray.add(jsonObject);}return JSONUtil.toList(jsonArray, UserEO.class);}
}

并且需要过滤掉异性，当然其他被删，黑名单等等条件这里暂时不考虑，因此只需要找和上面那个异性的用户，即女性即可。

 boolQueryBuilder.filter(QueryBuilders.termQuery("sex", 0));

在执行完成看结果，此时结果返回成功，其图片如下

3.3，kibana执行

在上面执行代码中，打印了一个日志sourceBuilder，那么可以在日志中去拿这个sourceBuilder，可以直接在kibana上执行

log.info("构建script条件为:{}", sourceBuilder);

日志内容如下

{"size": 10,"query": {"script_score": {"query": {"bool": {"filter": [{"term": {"sex": {"value": 0,"boost": 1.0}}}],"adjust_pure_negative": true,"boost": 1.0}},"script": {"source": "// 文档中的学历\r\ndef eduLevel = doc['eduLevel'].value;\r\n// 文档中的居住城市\r\ndef liveCity = doc['liveCity.keyword'].value;\r\n// 文档中的老家城市\r\ndef regCity = doc['regCity.keyword'].value;\r\n// 文档中的身高\r\ndef height = doc['height'].value;\r\n// 文档中的体重\r\ndef weight = doc['weight'].value;\r\n\r\n// 外部匹配用户传进来的生活城市\r\ndef paramLiveCity = params.liveCity;\r\n// 外部匹配用户传进来的老家城市\r\ndef paramRegCity = params.regCity;\r\n// 外部匹配用户传进来的身高\r\ndef paramHeight = params.height;\r\n// 外部匹配用户传进来的体重\r\ndef paramWeight = params.weight;\r\n// 外部匹配用户传进来的性别\r\ndef sex = params.sex;\r\n\r\nint score = 0;\r\n// 同城分 同城异性优先\r\nif(liveCity == paramLiveCity){\r\n    score = score + 1200;\r\n}\r\n// 老家分\r\nif(regCity == paramRegCity){\r\n    score = score + 500;\r\n}\r\n\r\n// 身高分\r\n// 如果外部匹配用户是男性 那么比该外部用户低0-10cm的加分\r\n// 如果外部匹配用户是女性 那么比该外部用户高0-10cm的加分\r\nif(sex == 1 && paramHeight - 10L <= height && height <= paramHeight){\r\n    // 如果外部用户是男性，那么需要找的女用户是 height=[paramHeight - 10L, paramHeight]\r\n    score = score + 100;\r\n}else if(sex == 0 && paramHeight <= height &&  height <= paramHeight + 10L){\r\n    // 如果外部用户是女性，那么需要找的男用户是 height=[paramHeight, paramHeight + 10]\r\n    score = score + 100;\r\n}\r\n\r\n// 体重分\r\n// 如果外部匹配用户是男性 那么需要找100-120的女性\r\n// 如果外部匹配用户是女性 那么需要找120-140的男性\r\nif(sex == 1 && weight >= 100L && weight <= 120L){\r\n    // 如果外部用户是男性，那么需要找的女用户是 weight=[100, 120]\r\n    score = score + 100;\r\n}else if(sex == 0 && 120L <= weight && weight <= 140L){\r\n    // 如果外部用户是女性，那么需要找的男用户是 weight=[120, 140]\r\n    score = score + 100;\r\n}\r\n\r\n// 学历分：eduLevel：3=大专以下，4=大专，5=大学本科，6=硕，7=博士\r\nif(eduLevel == 7){\r\n   score = score + 200;\r\n}else if (eduLevel == 6){\r\n   score = score + 160;\r\n}else if (eduLevel == 5){\r\n   score = score + 120;\r\n}else if (eduLevel == 4){\r\n   score = score + 20;\r\n}\r\n\r\n// 返回打分\r\nreturn score;\r\n\r\n","lang": "painless","params": {"regCity": "北京市","liveCity": "北京市","height": 175,"weight": 125,"sex": 1}},"boost": 1.0}}
}

那么直接将脚本在kibana上执行，执行结果如下，和接口返回的用户数据是一样的

3.4，数据验证

那么再次看一下分数，最高分是1900分，在查一下这个用户的信息，看一下是不是符合我们这个需求

以这个第一名nickName为用户DwRb9E为例，接下单独的分析一下他的用户信息

GET /user/_search
{"query": {"term": {"nickName.keyword": "用户DwRb9E"}}
}

返回结果如下，首先居住城市和老家都是北京市，然后学历是博士，身高173，体重147，那么只有体重不符合，其他的都符合，那么总分就是1200+500+200+100=2000，那么打分也符合

{"_index": "user","_type": "_doc","_id": "1937084380173471775","_source": {"_class": "com.zhs.elasticsearch.match.eo.UserEO","id": 1937084380173471775,"nickName": "用户DwRb9E","sex": 0,"birthYear": 2005,"birthMonth": 6,"birthDay": 3,"height": 173,"weight": 147,"eduLevel": 7,"liveProvince": "北京市","liveCity": "北京市","regProvince": "北京市","regCity": "北京市","delFlag": 0}
}

4，总结

通过脚本打分的方式查询es，可以将很多代码难以实现的逻辑在脚本中实现，比如有更复杂的一些计算，根据条件给一些惩罚系数分等等，都可以通过脚本的方式去实现