Elasticsearch基础_5.ES聚合功能

文章目录

一、数据聚合

聚合可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。

聚合常见的有三类:

  • (Bucket)聚合:用来对文档做分组

    • 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
    • Date Histogram:按照日期阶梯分组,例如一周为一组,或者一月为一组
  • 度量(Metric)聚合:用以计算一些值,比如:最大值、最小值、平均值等

    • Avg:求平均值
    • Max:求最大值
    • Min:求最小值
    • Stats:同时求max、min、avg、sum等
  • 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

1.1、桶聚合

1.1.1、单维度桶聚合

最简单的桶聚合是单维度桶聚合,指的是按照一个维度 对文档进行分组聚合。在桶聚合时,聚合的桶也需要匹配的方式,有termsfilterranges等。本节只介绍比较有代表性的terms查询和ranges查询。

java 复制代码
GET /hotel/_search
{
  "size": 0,                   // 如果不需要返回匹配的文档信息,最好将返回的文档个数设置为0。这样既可以让结果看起来更整洁,又可以提高查询速度。
  "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
      }
    }
  }
}

1.1.2、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 复制代码
GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "order": {
          "_count": "asc" // 按照_count升序排列
        },
        "size": 20
      }
    }
  }
}

1.1.3、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 复制代码
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
      }
    }
  }
}

1.2、Metric聚合

上面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stats聚合:就可以获取min、max、avg等结果。

java 复制代码
GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": { 
      "terms": { 
        "field": "brand", 
        "size": 20
      },
      "aggs": { // 是brandAgg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。

二、聚合总结

聚合必须的三要素:

  • 聚合名称
  • 聚合类型
  • 聚合字段

聚合可配置属性有:

  • size:指定聚合结果数量
  • order:指定聚合结果排序方式
  • field:指定聚合字段
相关推荐
jack_xu9 小时前
高频面试题:如何保证数据库和es数据一致性
后端·mysql·elasticsearch
技术项目引流9 小时前
elasticsearch查询中的特殊字符影响分析
大数据·elasticsearch·搜索引擎
yangmf204015 小时前
使用 Logstash 迁移 MongoDB 数据到 Easysearch
java·elasticsearch·搜索引擎
南客先生17 小时前
海量聊天消息处理:ShardingJDBC分库分表、ClickHouse冷热数据分离、ES复合查询方案、Flink实时计算与SpringCloud集成
java·clickhouse·elasticsearch·flink·springcloud·shardingjdbc
MaYuKang19 小时前
「ES数据迁移可视化工具(Python实现)」支持7.x索引数据互传
大数据·数据库·python·mysql·elasticsearch
Elasticsearch1 天前
使用 AutoGen 与 Elasticsearch
elasticsearch
xmyLydia1 天前
Kafka + Elasticsearch 构建搜索型审计日志系统实战(含 Kibana 可视化)
elasticsearch·kafka
怒放吧德德1 天前
MySQL篇:MySQL如何实时同步到ES
mysql·elasticsearch·面试
细心的莽夫1 天前
Elasticsearch复习笔记
java·大数据·spring boot·笔记·后端·elasticsearch·docker
码农周2 天前
Elasticsearch 报错 Limit of total fields [1000] has been exceeded
大数据·elasticsearch