function_score
在使用ES进行全文搜索时，搜索结果默认会以文档的相关度进行排序，而这个 "文档的相关度"，是可以透过 function_score 自己定义的，也就是说我们可以透过使用function_score，来控制 "怎麽样的文档相关度更高" 这件事
- function_score是专门用于处理文档_score的DSL，它允许爲每个主查询query匹配的文档应用加强函数， 以达到改变原始查询评分 score的目的
- function_score会在主查询query结束后对每一个匹配的文档进行一系列的重打分操作，能够对多个字段一起进行综合评估，且能够使用 filter 将结果划分爲多个子集 (每个特性一个filter)，并爲每个子集使用不同的加强函数
es内置了几种预先定义好了的函数：
1、weight
对每份文档适用一个简单的提升，且该提升不会被归约，设置一个简单而不被规范化的权重提升值：
当weight为2时，结果为2 * _score
weight加强函数和 boost参数类似，可以用于任何查询，不过有一点差别是weight不会被Lucene nomalize成难以理解的浮点数，而是直接被应用 (boost会被nomalize)
2、field_value_factor
将某个字段的值乘上old_score
像是将 字段shareCount 或是 字段likiCount 作爲考虑因素，new_score = old
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