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elasticsearch version： 7.10.1
在Elasticsearch中，gauss作为衰减函数（decay function）被用于function_score查询中，用于实现基于地理位置或其他数值字段的衰减权重评分。gauss衰减函数模拟了高斯分布，即距离中心点越近的文档，其得分越高；随着距离增大，得分按照高斯分布规律衰减。
gauss的语法
GET /your_index/_search
{"query": {"function_score": {"query": { // 基础查询，可以是任何有效的Elasticsearch查询"match_all": {}},"functions": [{"gauss": {// 距离衰减字段，这里假设是location"location": {// 中心点坐标"origin": "51.5074, -0.1278", // 伦敦市中心经纬度// 高斯衰减的标准化差（sigma），影响衰减速度"scale": "10km", // 单位可以是千米、米等// 斜率因子（offset），影响衰减起点"offset": "0km",// 缩放因子（decay），影响衰减陡峭程度"decay": 0.5}}}]}}
}
- location字段（假定为地理位置类型）与指定中心点的距离来计算衰减得分
- scale参数决定了衰减的速度，即距离中心点多少单位后得分下降一半
- offset参数可以让衰减在距离中心点一定距离后才开始
- decay参数是对衰减曲线的进一步调整，控制衰减的陡峭程度
标题
gauss的案例
场景
假设我们有一个商店索引，其中包含地理位置信息，并且我们希望根据顾客位置对其附近的商店进行优先排序
索引创建
PUT /shops
{"mappings": {"properties": {"name": {"type": "text"},"location": {"type": "geo_point"}}}
}
文档插入
POST /shops/_doc
{"name": "Shop A","location": "51.5074,-0.1278" // 伦敦大本钟坐标
}POST /shops/_doc
{"name": "Shop B","location": "48.8566,2.3522" // 巴黎埃菲尔铁塔坐标
}POST /shops/_doc
{"name": "Shop C","location": "40.7128,-74.0060" // 纽约时代广场坐标
}POST /shops/_doc
{"name": "Shop D","location": "37.7749,-122.4194" // 旧金山金门大桥坐标
}POST /shops/_doc
{"name": "Shop E","location": "-33.8521,151.2111" // 悉尼歌剧院坐标
}POST /shops/_doc
{"name": "Shop F","location": "55.7507,37.6173" // 莫斯科红场坐标
}POST /shops/_doc
{"name": "Shop G","location": "35.6895,139.6917" // 东京晴空塔坐标
}POST /shops/_doc
{"name": "Shop H","location": "-23.5505,-46.6333" // 圣保罗独立公园坐标
}
查询语句
GET /shops/_search
{"query": {"function_score": {"query": { "match_all": {} // 这里仅作示例，实际应用中应替换为更具针对性的查询条件},"functions": [{"gauss": {"location": {"origin": "51.5074,-0.1278", // 用户所在位置坐标"scale": "10km", // 衰减半径为10公里"offset": "0km", // 衰减起始位置为零"decay": 0.5 // 衰减指数}}}],"score_mode": "multiply", // 各项得分的组合方式"boost_mode": "replace" // 得分替换还是累加}}
}