1.数据聚合
**聚合(aggregations)**可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如:
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什么品牌的手机最受欢迎?
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这些手机的平均价格、最高价格、最低价格?
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这些手机每月的销售情况如何?
实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多,而且查询速度非常快,可以实现近实时搜索效果。
1.1.聚合的种类
聚合常见的有三类:
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**桶(Bucket)**聚合:用来对文档做分组
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TermAggregation:按照文档字段值分组,例如按照品牌值分组、按照国家分组
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Date Histogram:按照日期阶梯分组,例如一周为一组,或者一月为一组
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**度量(Metric)**聚合:用以计算一些值,比如:最大值、最小值、平均值等
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Avg:求平均值
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Max:求最大值
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Min:求最小值
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Stats:同时求max、min、avg、sum等
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**管道(pipeline)**聚合:其它聚合的结果为基础做聚合
**注意:**参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型
1.2.DSL实现聚合
现在,我们要统计所有数据中的酒店品牌有几种,其实就是按照品牌对数据分组。此时可以根据酒店品牌的名称做聚合,也就是Bucket聚合。
1.2.1.Bucket聚合语法
语法如下:
java
GET /hotel/_search
{
"size": 0, // 设置size为0,结果中不包含文档,只包含聚合结果
"aggs": { // 定义聚合
"brandAgg": { //给聚合起个名字
"terms": { // 聚合的类型,按照品牌值聚合,所以选择term
"field": "brand", // 参与聚合的字段
"size": 20 // 希望获取的聚合结果数量
}
}
}
}
结果如图:
1.2.2.聚合结果排序
默认情况下,Bucket聚合会统计Bucket内的文档数量,记为count,并且按照count降序排序。
我们可以指定order属性,自定义聚合的排序方式:
java
GET /hotel/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"brandAgg": {
"terms": {
"field": "brand",
"order": {
"_count": "asc" // 按照_count升序排列
},
"size": 20
}
}
}
}
1.2.3.限定聚合范围
默认情况下,Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合,但真实场景下,用户会输入搜索条件,因此聚合必须是对搜索结果聚合。那么聚合必须添加限定条件。
我们可以限定要聚合的文档范围,只要添加query条件即可:
java
GET /hotel/_search
{
"query": {
"range": {
"price": {
"lte": 200 // 只对200元以下的文档聚合
}
}
},
"size": 0,
"aggs": {
"brandAgg": {
"terms": {
"field": "brand",
"size": 20
}
}
}
}
结果:
1.2.4.Metric聚合语法
我们对酒店按照品牌分组,形成了一个个桶。现在我们需要对桶内的酒店做运算,获取每个品牌的用户评分的min、max、avg等值。
这就要用到Metric聚合了,例如stat聚合:就可以获取min、max、avg等结果。
语法如下:
java
GET /hotel/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"brandAgg": {
"terms": {
"field": "brand",
"size": 20
},
"aggs": { // 是brands聚合的子聚合,也就是分组后对每组分别计算
"score_stats": { // 聚合名称
"stats": { // 聚合类型,这里stats可以计算min、max、avg等
"field": "score" // 聚合字段,这里是score
}
}
}
}
}
}
这次的score_stats聚合是在brandAgg的聚合内部嵌套的子聚合。因为我们需要在每个桶分别计算。
另外,我们还可以给聚合结果做个排序,例如按照每个桶的酒店平均分做排序:
1.3.RestAPI实现聚合
1.3.1.API语法
聚合条件与query条件同级别,因此需要使用request.source()来指定聚合条件。
聚合条件的语法:
聚合的结果也与查询结果不同,API也比较特殊。不过同样是JSON逐层解析: