ElasticSearch - function_score（random

閱讀本文需要先了解 function_score 的相關知識，請看 ElasticSearch - function_score 簡介

在正常的查詢下，有相同評分的 score 的文檔會每次都會以相同次序出現，但是爲了提高展現率，在此引入一些隨機性可能會是個好主意，這能保證有相同評分的文檔都能有均等相似的展現機率
- 但是，在隨機的同時，除了想讓不同的用戶看到不同的隨機次序之外，但也希望如果是同一用戶翻頁瀏覽時，結果的相對次序能始終保持一致，這種行爲被稱爲一致隨機（consistently random）
- 因此 random_score 加強函數除了能隨機得到一個 0 ~ 1 的分數，也會使用一個 seed 值，來保障生成隨機的順序，當 seed 值相同時，生成的隨機結果是一致的
先準備數據和索引，在 ES 插入三筆數據，其中 language 是 keyword 類型，like 是 integer 類型（代表點贊量）
```
{ "language": "java", "like": 5 }
{ "language": "python", "like": 5 }
{ "language": "go", "like": 10 }
```

使用 random_score 生成隨機排序

注意在 functions 裡，只有 weight 加強函數加了 filter，也就是說只有 like 數小於等於 5 的文檔，才會被 weight 加強函數加強

而 random_score 加強函數沒有加 filter，表示所有的文檔都會被 random_score 隨機排序一遍

GET mytest/doc/_search
{
    "query": {
        "function_score": {
            "query": {
                "match_all": {}
            },
            "functions": [
                {
                    "filter": {
                        "range": {
                            "like": {
                                "lte": 5
                            }
                        }
                    },
                    "weight": 2
                },
                {
                    "random_score": {
                        "seed": 100
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

當 random_score 的 seed 設為 100，其結果為

"hits": [
    {
        "_score": 1.2912227,
        "_source": { "language": "python", "like": 5 }
    },
    {
        "_score": 1.1301208,
        "_source": { "language": "java", "like": 5 }
    },
    {
        "_score": 0.9083528,
        "_source": { "language": "go", "like": 10 }
    }
]

當 random_score 的 seed 設為 200，其結果為

"hits": [
    {
        "_score": 1.2040303,
        "_source": { "language": "java", "like": 5 }
    },
    {
        "_score": 0.5595852,
        "_source": { "language": "go", "like": 10 }
    },
    {
        "_score": 0.10916698,
        "_source": { "language": "python", "like": 5 }
    }
]

ElasticSearch - function_score（random_score 具體實例）