本文在官方文档基础上，结合实际业务场景，在Elasticsearch7.3环境下进行脚本使用解读。
1、官方scripting使用建议
Avoid scripts——In general, scripts should be avoided.
If they are absolutely needed, you should prefer the painless and expressions engines.
ebay在性能优化实践中也强调（本文做了扩展延伸）：
避免使用脚本查询（script query）计算动态字段。
例如：我们有一个包含大量剧院信息的索引，我们需要查询以"Down"开头的所有剧院。你可能运行一个如下脚本查询：
1POST seats/_search
2{
3 "query": {
4 "bool":{
5 "filter": {
6 "script":{
7 "script":{
8 "lang":"painless",
9 "source": "doc['theatre'].value.startsWith('Down')"
10 }
11 }
12 }
13 }
14 }
15}
这个查询非常耗费资源，并且减慢整个系统。
解决方案：
方案一：prefix前缀匹配；实测性能：prefix较scripting性能提升5倍。
方案二：索引时考虑添加一个名为“theatre_prefix”的keyword类型字段。然后我们可以查询"theatre_prefix":"Down"。
2、ES Scripting历史
版本 使用脚本
< Elasticsearch 1.4
MVEL 脚本
< Elasticsearch 5.0
Groovy 脚本
‘>= Elasticsearch 5.0
painless 脚本
Groovy 的出现是解决MVEL的安全隐患问题；
但Groovy仍存在内存泄露+安全漏洞问题，
painless脚本的官宣时间：2016年9月21日。看似很新，截止目前，已经三年左右时间了。
正如其名字：无痛。painless的出现是为了用户更方便、高效的使用脚本。
https://www.elastic.co/cn/blog/painless-a-new-scripting-language
3、Painless Scripting 简介
Painless是一种简单，安全的脚本语言，专为与Elasticsearch一起使用而设计。它是Elasticsearch的默认脚本语言，可以安全地用于内联和存储脚本。
Painless特点：
性能牛逼：Painless脚本运行速度比备选方案（包括Groovy）快几倍。
安全性强：使用白名单来限制函数与字段的访问，避免了可能的安全隐患。
可选输入：变量和参数可以使用显式类型或动态def类型。
上手容易：扩展了java的基本语法，并兼容groove风格的脚本语言特性。
特定优化：是ES官方专为Elasticsearch脚本编写而设计。
4、Scripting 应用场景
认知前提：
增删改查能解决业务场景80%的问题，Painless脚本操作一般应用于相对复杂的业务场景中。
常见场景举例如下：
自定义字段
自定义评分
自定义更新
自定义reindex
聚合
其他自定义操作
5、Scripting 使用模板
心中有模板，脚本认知就有了“套路”。
1"script": {
2 "lang": "...",
3 "source" | "id": "...",
4 "params": { ... }
5 }
lang：代表language脚本语言，默认指定为：painless。
source：脚本的核心部分，id应用于：stored script。
params：传递给脚本使用的变量参数。
6、Scripting 实战
6.1 自定义字段
举例：返回原有Mapping未定义的字段值。
如：以my_doubled_field返回my_field字段的翻倍后的结果。
1GET my_index/_search
2{
3 "script_fields": {
4 "my_doubled_field": {
5 "script": {
6 "lang": "expression",
7 "source": "doc['my_field'] * multiplier",
8 "params": {
9 "multiplier": 2
10 }
11 }
12 }
13 }
14}
注意：这里脚本语言选择的expression，下一节讲解。
如：返回日期字段中的“年”或“月”或“日”等。
1GET hockey/_search
2{
3 "script_fields": {
4 "birth_year": {
5 "script": {
6 "source": "doc.born.value.year"
7 }
8 }
9 }
10}
6.2 自定义评分
1GET my_index/_search
2{
3 "query": {
4 "function_score": {
5 "query": {
6 "match": {
7 "text": "quick brown fox"
8 }
9 },
10 "script_score": {
11 "script": {
12 "lang": "expression",
13 "source": "_score * doc['popularity']"
14 }
15 }
16 }
17 }
18}
6.3 自定义更新
Update:将已有字段值赋值给其他字段。
1POST hockey/_update/1
2{
3 "script": {
4 "lang": "painless",
5 "source": """
6 ctx._source.last = params.last;
7 ctx._source.nick = params.nick
8 """,
9 "params": {
10 "last": "gaudreau",
11 "nick": "hockey"
12 }
13 }
14}
Update_by_query：满足b开头（注意正则）的字段，末尾添加matched。
1POST hockey/_update_by_query
2{
3 "script": {
4 "lang": "painless",
5 "source": """
6 if (ctx._source.last =~ /b/) {
7 ctx._source.last += "matched";
8 } else {
9 ctx.op = "noop";
10 }
11 """
12 }
13}
6.4 自定义reindex
Elasticsearch认证考试题：
有index_a包含一些文档， 要求创建索引index_b，通过reindex api将index_a的文档索引到index_b。
要求：
1）增加一个整形字段，value是index_a的field_x的字符长度；
2）再增加一个数组类型的字段，value是field_y的词集合。
(field_y是空格分割的一组词，比方"foo bar"，索引到index_b后，要求变成["foo", "bar"]）
1POST _reindex
2{
3 "conflicts": "proceed",
4 "source": {
5 "index": "index_a"
6 },
7 "dest": {
8 "index": "index_b"
9 },
10 "script": {
11 "source": "ctx._source.parts = / /.split(ctx._source.address); ctx._source.tag = ctx._source.city.length();"
12 }
13}
语法参考：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/painless/7.3/painless-regexes.html
6.5 聚合
1GET /_search
2{
3 "aggs" : {
4 "genres" : {
5 "terms" : {
6 "script" : {
7 "source": "doc['genre'].value",
8 "lang": "painless"
9 }
10 }
11 }
12 }
13
14}
6.6 其他自定义操作
需要结合业务去实践。
7、常见坑及问题
7.1 脚本只有Painless吗？
显然不是，第6节用到的expression 是Lucene’s expressions 脚本语言。
还可以基于脚本引擎自己开发插件实现，
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-scripting-engine.html
7.2 怎么界定是expressions 还是Painless？
"lang": "painless",
"lang": "expressions ",
是唯一区分。
7.3 使用painless就百分之百“无痛”，无漏洞后顾之忧了吗？
凡事不能绝对。
核心注意点：
第一：不要root账户下运行Elasticsearch。
第二：不要公开ES路径给其他用户。
第三：不要公开ES路径到互联网。
实战推荐：
1、用户在搜索框中键入文本，文本将直接发送到后台的match、match_phrase、Simple query string或 Suggesters.
2、作为应用程序开发过程的一部分（而非全部）开放上述查询的脚本。
3、使用用户提供的参数运行脚本。
4、文档固定的Mapping结构。
不推荐：
1、用户可以编写任意scripts, queries（检索）, _search requests（search请求）。
2、文档结构可以用户自定义。
8、小结
本文讲解了脚本的发展历史、使用场景、应用实战，但相比于实际业务的复杂需求仍然是九牛一毛。
实战中，肯定还会遇到这样、那样的问题。
一方面：欢迎留言交流。
另一方面：多研读官方文档，很多细节值得深究。
参考：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/tune-for-search-speed.html
https://www.infoq.cn/article/elasticsearch-performance-tuning-practice-at-ebay
https://github.com/laoyang360/deep_elasticsearch/blob/master/es_dsl_study/6.scripting.md
https://github.com/elastic/elasticsearch/issues/19396
