Elasticsearch 的脚本模块主要是对 ES 的字段进行再处理操作。例如，可以用来重新评估查询的自定义得分，可以对索引中的某个字段再次加工处理。
在解决复杂业务问题（如，自定义评分、自定义文本相关度、自定义过滤、自定义聚合分析等）时，脚本是 Elasticsearch 强悍的利器之一；其中 Elasticsearch 脚本最典型的使用场景是作为搜索粗排模块使用。
脚本使用
脚本语言
Elasticsearch 脚本模块可以支持多种脚本语言，可以通过语言插件来支持不同的语言脚本。默认的脚本语言可以通过 script.default_lang 进行配置修改，任何使用脚本的地方，都可以通过设置 lang 参数来指定脚本的语言。
| 语言 | 沙盒 | 必要插件 | 用途 |
|---|---|---|---|
| painless | 是 | 内置 | |
| groovy | 否 | 内置 | |
| expression | 是 | 内置 | 快速自定义评分与排序 |
| mustache | 是 | 内置 | 模板 |
| javascript | 否 | lang-javascript | |
| python | 否 | lang-python | |
| java | 自己写 | 专业 API |
脚本语言在设计时，是考虑到安全沙盒的。然而，非沙盒语言可能是一个安全问题。
脚本使用
无论 Elasticsearch API 支持何种脚本，语法都遵循相同的模式：
"script": {
"lang": "...",
"source" | "id": "...",
"params": { ... }
}
- 脚本编写的语言，默认为 painless。
- 脚本本身可以指定为内联脚本的 source 或存储脚本的 id。
- 应传递给脚本的任何命名参数。
在 Elasticsearch 中使用脚本有三种方式：
- 直接在请求体中使用脚本，又叫内联（inline）脚本；
- 脚本可以使用 _scripts 端点存储在集群状态中，并通过脚本 id 来使用；
- 把脚本存储在本地磁盘中，默认位置为 config/scripts，通过脚本 id 来使用；
脚本操作
下面介绍 Elasticsearch 的脚本 CRUD（增删改查）操作。
脚本的创建
如上所述，脚本的添加也主要有三种形式，对应上述三种使用方式。
第一种使用方式就是直接在请求体中使用脚本，这种方式是动态编译的，当然 Elasticsearch 针对这种形式的脚本也有相应的缓存策略。
Elasticsearch 第一次看到一个新脚本，它会编译它并将编译后的版本存储在缓存中，编译可能是一个繁重的过程。
如果需要将变量传递给脚本，则应将它们作为命名参数传递给脚本本身而不是硬编码值，例如，如果你希望能够将字段值乘以不同的乘数，请不要将乘数硬编码到脚本中：
"source": "doc['my_field'] * 2"
相反，将其作为命名参数传递：
"source": "doc['my_field'] * multiplier",
"params": {
"multiplier": 2
}
如上所述第一个版本每次乘数改变时都必须重新编译，第二个版本只编译一次。第二个版本的写法就是模型和数据做了分离。
如果你在很短的时间内编译了太多新的脚本（缓存中不存在的），Elasticsearch 将使用 circuit_breaking_exception 错误拒绝新的动态脚本。
默认情况下，每分钟将编译最多 15 个内联脚本，你可以通过参数 script.max_compilations_rate 动态更改此设置。
第二种添加方式是将脚本使用 _scripts 端点存储在集群状态中，起到将脚本进行存储并持久化，存储的脚本指定全局唯一的 id 作为标识。
如下示例，首先，在集群状态下，创建名为 calculate-score 的脚本：
POST _scripts/calculate-score
{
"script": {
"lang": "painless",
"source": "Math.log(_score * 2) + params.my_modifier"
}
}
其中，calculate-score 为指定的脚本 id，后续使用该脚本时，通过该 id 进行引用使用。
第三种添加方式是先把脚本存储在文件中，默认脚本存放位置在 config/scripts 下，建立对应的脚本文件。
以 painless 脚本语言为例，创建文件名 filescriptdemo.groovy，其中 filescriptdemo 为脚本名称，也是脚本唯一的标识，文件扩展名为脚本使用的脚本语言。
文件内容示例如下，表示对最终得分进行 log 相关的变换：
return Math.log(_score * 2);
文件形式的脚本需要涉及到脚本自动重载的情况，即周期性扫描 config/scripts 目录的修改。新的和修改的脚本会被重载，删除的脚本会从预加载脚本缓存中移除。重载频率可以使用 resource.reload.interval 设置指定，默认值为 60s。设置 script.auto_reload_enabled 为 false 可以完全禁用脚本重载。
脚本的删除
第一种使用方式的脚本，默认情况下，所有脚本都被缓存，因此只有在更新发生时才需要重新编译它们，默认情况下，脚本没有基于时间的过期，但你可以使用 script.cache.expire 设置更改此行为，你可以使 script.cache.max_size 设置配置此缓存的大小，默认情况下，缓存大小为 100。
存储脚本的大小限制为 65,535 字节，这可以通过设置 script.max_size_in_bytes 设置来增加软限制来更改，但如果脚本非常大，则应考虑原生脚本引擎。
GET /_cat/nodes?v&h=id,port,v,script.*
id port v script.compilations script.cache_evictions
MyUs 9300 5.6.4 38407 38307
T50o 9300 5.6.4 38940 38840
vK2H 9300 5.6.4 39552 39452
lWj_ 9300 5.6.4 114195 114095
x7oS 9300 5.6.4 119973 119873
BAKD 9300 5.6.4 38715 38615
如上所述是真实场景使用的情况，通过 _cat 命令查看的编译的脚本情况，发现总编译数（script.compilations）和缓存剔除的脚本数（script.cache_evictions）之差为 100，即脚本缓存的默认设置 script.cache.max_size 为 100。
第二种基于存储索引的脚本方式，删除操作非常简单，指定脚本 id，进行 DELETE 请求即可。
示例如下：
DELETE _scripts/script_id_demo
如果删除成功，会返回如下所示：
{
"acknowledged": true
}
若指定脚本不存在，会返回如下所示：
{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "resource_not_found_exception",
"reason": "stored script [script_id_demo] does not exist and cannot be deleted"
}
],
"type": "resource_not_found_exception",
"reason": "stored script [script_id_demo] does not exist and cannot be deleted"
},
"status": 404
}
第三种将脚本存储在文件中的使用方式的删除就非常直接，就是直接删除相应目录文件即可。
需要注意的是，存储在文件中的脚本，删除时，不会立即生效，因为和使用时一样，都是需要脚本重载（如上提到的）或重启后才生效，因为它们都是预加载在缓存中的。
脚本的修改
Elasticsearch 的脚本在实际使用场景中很少用修改操作，第一种使用方式不存在修改之说；第二种使用方式 POST 改写指定脚本 id 即可覆盖；第三种将脚本文件修改即可，但是等到脚本重载或重启 ES 方可生效。
脚本的查询
第一种方式的脚本创建由开发者控制之外，删除查询操作都由 ES 控制。
第二种方式的脚本查询方式如下：
GET _scripts/script_id_demo
第三种方式的脚本查询无须多言，到 ES 相对应目录（默认 config/scripts）查看即可。
脚本的表达式
文档的字段访问
大多数脚本围绕指定文档字段数据来使用。doc['field_name'] 可以用来访问文档内指定字段数据。注意，只能是简单值字段（不能返回 JSON 对象），并且只有不分词字段或单索引词字段是有意义的。
| 表达式 | 描述 |
|---|---|
doc['field_name'].value |
字段的本地值 |
doc['field_name'].values |
字段的本地数组值。如果字段没有值，返回一个空数组 |
doc['field_name'].empty |
布尔值，表示文档中的字段是否有值 |
doc['field_name'].multiValued |
布尔值，表示文档中有多个值的字段 |
doc['field_name'].lat |
地理点类型的纬度 |
doc['field_name'].lon |
地理点类型的经度 |
doc['field_name'].lats |
地理点类型的纬度（复数） |
doc['field_name'].lons |
地理点类型的经度（复数） |
doc['field_name'].distance(lat,lon) |
地理点字段和提供的经纬度之间的平面距离（米） |
doc['field_name'].distanceWithDefault(lat,lon,default) |
地理点字段和提供的经纬度和默认值的平面距离（米） |
doc['field_name'].distanceInMiles(lat,lon) |
地理点字段和提供的经纬度之间的平面距离（英里） |
doc['field_name'].distanceInMilesWithDefault(lat,lon,default) |
地理点字段和提供的经纬度和默认值的平面距离（英里） |
doc['field_name'].distanceInKm(lat,lon) |
地理点字段和提供的经纬度之间的平面距离（千米） |
doc['field_name'].distanceInKmWithDefault(lat,lon,default) |
地理点字段和提供的经纬度和默认值的平面距离（千米） |
doc['field_name'].arcDistance(lat,lon) |
地理点字段和提供的经纬度之间的天穹距离（米） |
doc['field_name'].arcDistanceWithDefault(lat,lon,default) |
地理点字段和提供的经纬度和默认值的天穹距离（米） |
doc['field_name'].arcDistanceInMiles(lat,lon) |
地理点字段和提供的经纬度之间的天穹距离（英里） |
doc['field_name'].arcDistanceInMilesWithDefault(lat,lon,default) |
地理点字段和提供的经纬度和默认值的天穹距离（英里） |
doc['field_name'].arcDistanceInKm(lat,lon) |
地理点字段和提供的经纬度之间的天穹距离（千米） |
doc['field_name'].arcDistanceInKmWithDefault(lat,lon,default) |
地理点字段和提供的经纬度和默认值的天穹距离（千米） |
doc['field_name'].factorDistance(lat,lon) |
地理点字段从提供的经纬度之间的距离因子 |
doc['field_name'].factorDistance(lat,lon,default) |
地理点字段从提供的经纬度和默认值的距离因子 |
doc['field_name'].geohashDistance(geohash) |
地理点字段从提供的地理散列的天穹距离（米） |
doc['field_name'].geohashDistanceInKm(geohash) |
地理点字段从提供的地理散列的天穹距离（千米） |
doc['field_name'].geohashDistanceInMiles(geohash) |
地理点字段从提供的地理散列的天穹距离（英里） |
es（Elasticsearch）painless 脚本获取文档（document）的字段值的场景描述。
在脚本中访问文档的得分
当使用脚本计算文档得分（例如，通过 function_score 查询），可以在 painless 脚本中使用 _score 变量访问得分。
源字段
当执行脚本的时候，可以访问源字段。每个文档都会加载源字段、分析并且提供给脚本进行评估。使用方式，形如 _source.obj1.obj2.field3。