重生之我们在ES顶端相遇第12 章 - 聚合运算

文章目录

- - 前言
  - 桶聚合
  - - [filters aggregation](#filters aggregation)
    - [term aggregation](#term aggregation)
  - 指标聚合

前言

ES 聚合运算在面向 C 端的日常开发中，比较少碰到。在面向公司内部，或者数据报表的开发中可能会碰到。

ES 聚合运算主要分为三大类：

桶聚合(Bucket aggregations)
指标聚合(Metrics aggregations)
管道聚合(Pipeline aggregations)

因为管道聚合开发中实在没碰到过，本篇章就不介绍了。

桶聚合

桶聚合允许你根据一个或多个维度对数据进行分组。

ES 桶聚合有非常多的用法，这里挑出开发中相对常用的进行介绍。更多内容需要到 ES 桶聚合官网查阅

filters aggregation

多桶聚合，其中每个桶包含与查询匹配的文档。

例如查询 type=A,type=B 的 score 平均值

POST test10/_bulk
{"index": {}}
{"type":"A","score":12,"pid":13}
{"index": {}}
{"type":"A","score":42,"pid":13}
{"index": {}}
{"type":"A","score":55,"pid":12}
{"index": {}}
{"type":"B","score":14,"pid":13}
{"index": {}}
{"type":"B","score":1213,"pid":13}
{"index": {}}
{"type":"B","score":324,"pid":12}

GET  test10/_search
{
  "size": 0, 
  "query": {
    "term": {
      "pid": {
        "value": 13
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "my_filters": {
      "filters": {
        "filters": {
          "a_type": {
            "term": {
              "type.keyword": "A"
            }
          },
          "b_type": {
            "term": {
              "type.keyword": "B"
            }
          }
        }
      },
      "aggs": {
        "avg_score": {
          "avg": {
            "field": "score"
          }
        }
      }
    }
  }
}

term aggregation

term聚合（terms aggregation）是一种对数据进行分组的聚合操作，它基于一个字段的所有不同值（通常是关键词字段）来对数据进行分组。每个唯一的值都会成为一个"桶"（bucket），并且可以对这些桶进行各种统计分析，比如计数、求和、平均值等。

注：统计值只是一个预估值，非准确值。

基本用法

下面是一个基本的term聚合的例子，它展示了如何在products索引中根据category字段的不同值来聚合文档，并计算每个类别的文档数量：

json 复制代码

POST /products/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "categories": {
      "terms": {
        "field": "category.keyword"
      }
    }
  }
}

在这个例子中，size设置为0是因为我们只对聚合结果感兴趣，不需要返回任何文档。aggs字段定义了聚合操作，其中 categories 是我们给这个聚合操作起的名字，terms指定了我们想要进行的聚合类型，field指定了我们想要聚合的字段。

配置选项

term聚合有一些重要的配置选项：

field：指定要聚合的字段。
size：指定返回的桶的数量。默认是10，可以设置一个更大的数字来返回更多的桶。
shard_size：在分片级别上设置桶的数量，这通常比size大，因为每个分片会先收集桶，然后减少到size指定的数量。
min_doc_count：指定每个桶至少需要包含的文档数量。如果设置为1，那么即使某个关键词只出现了一次也会被包含在结果中。
order：指定桶的排序方式。可以按照_count（默认，按桶中的文档数量降序排序，不应该使用升序排序）、_term（按词条字典顺序排序）或者自定义脚本等方式排序。

子聚合

term聚合可以包含子聚合，这意味着你可以在每个桶的基础上进一步进行聚合。例如，你可以先按category字段聚合，然后在每个类别内部按price字段进行统计分析：

json 复制代码

POST /products/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "categories": {
      "terms": {
        "field": "category.keyword",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "average_price": {
          "avg": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

在这个例子中，categories聚合下的average_price子聚合会计算每个类别的平均价格。

注意事项

term聚合通常用于keyword类型的字段，因为这些字段是全文本的，不会进行分词。
对于文本字段，你可能需要先将文本字段的分词结果聚合起来，然后再进行term聚合。
大量的唯一值可能会导致大量的桶，这可能会消耗大量的内存和网络带宽，因此需要合理设置size和shard_size。

指标聚合

指标聚合一般是用于对某一个字段进行算术运算。例如：求均值、求和、求最大值、求最小值、求文档数。

本篇只会选择其中一个介绍，其他内容大差不差。更详细信息请自行阅读 ES 指标聚合官网

求所有指标

GET test10/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "my_stat": {
      "stats": {
        "field": "score"
      }
    }
  }
}

{
  ......
  "aggregations" : {
    "my_stat" : {
      "count" : 6,
      "min" : 12.0,
      "max" : 1213.0,
      "avg" : 276.6666666666667,
      "sum" : 1660.0
    }
  }
}