背景
我们项目是一个影视平台，平台有一个视频筛选页面，可以让用户通过不同条件进行筛选，并且按照指定的排序条件，分页展示数据。其中一个排序条件的规则是：近30天内的数据，按照播放热度（play_score）倒序；30天以前的数据，按照发布时间（publish_time）倒序。针对这个排序需求，ES有不同的实现方案。
方案A - 分两次查询
将数据分为30天内和30天外两个集合
- 如果分页落在30天内，就按播放热度倒序
- 如果分页落在30天外，就按照发布时间倒序
- 如果分页落在30天两边，#1查询x条数据，#2查询y条数据，两次查询结果拼起来。
先不说分几次查询性能怎么样，光维护逻辑就有点复杂，展示一下别人写的代码，不用看代码逻辑，只是表达这种实现方式不优雅。
// 先按30天内按播放热度排序，用完了再取30天外的。这个只能取出来放内存里去分页
// 分3种情况，1是全30天内的，2是部分30天内部分30天外，3是都在30天外
Date lastTime = DateUtils.addDays(new Date(), -30);
listQuery.add(QueryBuilders.rangeQuery("publish_time").gte(lastTime.getTime()));
boolQueryBuilder.must().addAll(listQuery);
long in30dayCount = elasticsearchTemplate.count(searchQuery, LongVideoEsItemVO.class);
log.info("in30dayCount={}", in30dayCount);
// 30天内
if (in30dayCount >= pageSize * pageIndex) {
searchQuery.addSort(Sort.by(Sort.Direction.DESC,"play_score"));
// 客户端的pageIndex要减1
searchQuery.setPageable(PageRequest.of(pageIndex - 1, pageSize));
AggregatedPage<LongVideoEsItemVO> page = elasticsearchTemplate.queryForPage(searchQuery, LongVideoEsItemVO.class);
List<LongVideoEsItemVO> list = page.getContent();
return list;
}
// 30天外
if (in30dayCount <= (pageSize * (pageIndex - 1))) {
// 不知道这种写法行不行
boolQueryBuilder.must().remove(QueryBuilders.rangeQuery("publish_time").gte(lastTime.getTime()));
// 时间范围是所有
searchQuery.addSort(Sort.by(Sort.Direction.DESC,"publish_time"));
// 客户端的pageIndex要减1
searchQuery.setPageable(PageRequest.of(pageIndex - 1, pageSize));
AggregatedPage<LongVideoEsItemVO> page = elasticsearchTemplate.queryForPage(searchQuery, LongVideoEsItemVO.class);
List<LongVideoEsItemVO> list = page.getContent();
return list;
}
// 部分30天内，部分30天外
{
searchQuery.addSort(Sort.by(Sort.Direction.DESC,"play_score"));
// 客户端的pageIndex要减1
searchQuery.setPageable(PageRequest.of(pageIndex - 1, pageSize));
AggregatedPage<LongVideoEsItemVO> page = elasticsearchTemplate.queryForPage(searchQuery, LongVideoEsItemVO.class);
int remainCount = pageSize;
List<LongVideoEsItemVO> listAll = new ArrayList<>();
List<LongVideoEsItemVO> list1 = page.getContent();
if (!CollectionUtils.isEmpty(list1)) {
remainCount = pageSize - list1.size();
listAll.addAll(list1);
}
// 剩下的从30天外找
// 去掉之前的一些筛选条件和排序条件
listQuery.remove(QueryBuilders.rangeQuery("publish_time").gte(lastTime.getTime()));
listQuery.add(QueryBuilders.rangeQuery("publish_time").lt(lastTime.getTime()));
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder2 = QueryBuilders.boolQuery();
boolQueryBuilder2.must().addAll(listQuery);
SearchQuery searchQuery2 = new NativeSearchQuery(boolQueryBuilder2);
searchQuery2.addSort(Sort.by(Sort.Direction.DESC,"publish_time"));
searchQuery2.setPageable(PageRequest.of(0, remainCount));
AggregatedPage<LongVideoEsItemVO> page2 = elasticsearchTemplate.queryForPage(searchQuery2, LongVideoEsItemVO.class);
List<LongVideoEsItemVO> list2 = page2.getContent();
if (!CollectionUtils.isEmpty(list2)) {
listAll.addAll(list2);
}
return listAll;方案B - sort脚本
首先考虑用一条查询语句返回结果，这样分页实现起来也方便。ES支持排序脚本，可以在排序条件里使用painless语言来描述排序规则。上面的排序需求翻译成脚本如下：
{
"query": {
"match_all": {
}
},
"_source": [
"publish_time",
"play_score"
],
"from": 0,
"size": 20,
"sort": [
{
"_script": {
"type": "number",
"script": {
"lang": "painless",
"source": "doc['publish_time'].value.toInstant().toEpochMilli() > params.currentTime ? doc['play_score'].value : -1",
"params": {
"currentTime": 1681315200000
}
},
"order": "desc"
}
},
{
"publish_time": {
"order": "desc"
}
}
]
}我们在sort里定义了两个排序规则，第一个是排序脚本，第二个是按照publish_time倒序。ES会按照规则顺序，对文档进行排序。先按照规则1的值进行倒序，如果规则1的值相同，则按照规则1进行倒序。
在排序脚本里，currentTime是近n天的时间戳，如果发布时间比currentTime大，规则1的排序值使用doc['play_score']，否则为-1。
在包含100万条文档的索引里，查询耗时约250ms。
方案C - function score
除了直接使用排序脚本，因为ES默认是使用_score值进行排序，所以通过自定义_score，也能达到排序的效果。用function_score查询可以实现自定义_score，function_score下包含多个打分函数：
- script_score：自定义脚本
- field_value_factor：字段映射
- weight：权重
- random_score：随机数
- decay functions：衰减函数
其中script_score和field_value_factor能实现功能需求。
script_score方式
思路一：为所有文档，通过publish_time和play_score计算出一个_score，然后根据_score排序
思路二：近30天的数据，_score设置为play_score的值；30天外的数据，_score设置为1。然后在sort里，先按照_score排序，再按照publish_time排序。
思路一的DSL：
{
"query": {
"function_score": {
"query": {
"match_all": {
}
},
"functions": [
{
"script_score": {
"script": {
"source": "def of30DayAgoTimestamp = 1681401; def publishDate = doc['publish_time'].value.toInstant().toEpochMilli()/1000000; if (publishDate == 0) { 0 } else if (publishDate > of30DayAgoTimestamp) { doc['play_score'].value + 2000000 } else { publishDate }"
}
}
}
],
"boost_mode": "replace"
}
},
"_source": [
"publish_time",
"play_score"
],
"sort": [
{
"_score" : {
"order": "desc"
}
},
{
"publish_time": {
"order": "desc"
}
}
],
"from": 0,
"size": 20
}很不幸，查询时间超过5秒，超时了。
思路二的DSL：
{
"query": {
"function_score": {
"query": {
"match_all": {
}
},
"functions": [
{
"filter": {
"range": {
"publish_time": {
"gte": "now-30d/d"
}
}
},
"script_score": {
"script": {
"source": "doc['play_score'].value == null? 0 : doc['play_score'].value"
}
}
}
],
"boost_mode": "replace"
}
},
"_source": [
"publish_time",
"play_score"
],
"sort": [
{
"_score" : {
"order": "desc"
}
},
{
"publish_time": {
"order": "desc"
}
}
],
"from": 0,
"size": 20
}查询耗时约70ms。
field_value_factor的方式
逻辑和script_score的思路二实现方式一样，由于没有用到脚本，查询耗时约50ms。
{
"query": {
"function_score": {
"query": {
"match_all": {
}
},
"functions": [
{
"filter": {
"range": {
"publish_time": {
"gte": "now-30d/d"
}
}
},
"field_value_factor": {
"field": "play_score",
"missing": 0
}
}
],
"boost_mode": "replace"
}
},
"_source": [
"title_for_search",
"publish_time",
"play_score"
],
"sort": [
{
"_score" : {
"order": "desc"
}
},
{
"publish_time": {
"order": "desc"
}
}
],
"size": 20
}总结
ES我们可以通过_score和sort控制排序规则，本文从实现play_score和publish_time复合排序出发，对比了多次查询、sort脚本排序、script_score打分脚本、field_value_factor打分函数这4种方式的实现和性能。得到2条结论：1. 使用ES自定义排序规则，能简化排序功能实现。2. 实现内置函数field_value_factor比使用脚本（sort脚本、script_score脚本）性能更好。
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