Elasticsearch字段类型聚合排序指南

Elasticsearch 支持对多种类型的字段进行分组（桶聚合）、指标聚合和排序，以下是详细分类：

一、适合聚合和排序的字段类型

1. 关键字类型

keyword：最适合聚合和排序

java 复制代码

{
  "field": "status.keyword",
  "size": 10,
  "order": { "_count": "desc" }
}

constant_keyword：恒定值关键词
wildcard：通配符关键词（有限聚合支持）

2. 数值类型

整数型：byte, short, integer, long
浮点型：float, double, half_float, scaled_float
特殊数值：unsigned_long

3. 日期类型

date：支持按时间间隔聚合

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{
  "date_histogram": {
    "field": "created_at",
    "calendar_interval": "month"
  }
}

4. 布尔类型

boolean：true/false 分组

5. IP类型

ip：支持IP范围聚合

6. 范围类型

integer_range, float_range, date_range, ip_range

7. 地理类型

geo_point：地理距离聚合
geo_shape：地理形状聚合

二、有限支持聚合和排序的字段类型

1. 文本类型（text）

默认不支持聚合和排序（分词后）
需要通过以下方式：

java 复制代码

// 1. 使用keyword子字段
{
  "aggs": {
    "by_category": {
      "terms": {
        "field": "category.keyword"  // 必须使用.keyword
      }
    }
  }
}

// 2. 开启fielddata（不推荐，消耗大）
"mappings": {
  "properties": {
    "title": {
      "type": "text",
      "fielddata": true
    }
  }
}

2. 对象和嵌套类型

object：可对子字段聚合
nested：需要特殊处理，使用nested聚合

三、聚合类型分类

1. 桶聚合（分组）

java 复制代码

{
  "aggs": {
    // 词项聚合
    "by_status": {
      "terms": { "field": "status.keyword" }
    },
    // 范围聚合
    "price_ranges": {
      "range": {
        "field": "price",
        "ranges": [
          { "to": 100 },
          { "from": 100, "to": 500 },
          { "from": 500 }
        ]
      }
    },
    // 直方图聚合
    "price_histogram": {
      "histogram": {
        "field": "price",
        "interval": 100
      }
    },
    // 日期直方图
    "by_date": {
      "date_histogram": {
        "field": "timestamp",
        "calendar_interval": "day"
      }
    }
  }
}

2. 指标聚合

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{
  "aggs": {
    "avg_price": { "avg": { "field": "price" } },
    "total_sales": { "sum": { "field": "sales" } },
    "max_score": { "max": { "field": "score" } },
    "min_price": { "min": { "field": "price" } },
    "unique_users": { "cardinality": { "field": "user_id" } },
    "stats_price": { "stats": { "field": "price" } }
  }
}

四、排序支持

1. 排序字段类型

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{
  "sort": [
    // 数值字段排序
    { "price": { "order": "desc" } },
    // 日期字段排序
    { "created_at": { "order": "asc" } },
    // 关键词字段排序
    { "category.keyword": { "order": "asc" } },
    // 多级排序
    { "priority": "desc" },
    { "_score": "desc" }
  ]
}

2. 聚合结果排序

java 复制代码

{
  "aggs": {
    "popular_categories": {
      "terms": {
        "field": "category.keyword",
        "order": [
          { "_count": "desc" },    // 按文档数排序
          { "_key": "asc" }        // 按关键词字母排序
        ]
      }
    }
  }
}

五、实际应用示例

电商数据分析

java 复制代码

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "sales_by_category": {
      "terms": {
        "field": "category.keyword",
        "size": 10,
        "order": { "total_sales": "desc" }
      },
      "aggs": {
        "total_sales": { "sum": { "field": "amount" } },
        "avg_price": { "avg": { "field": "price" } },
        "sales_trend": {
          "date_histogram": {
            "field": "order_date",
            "calendar_interval": "month"
          }
        }
      }
    }
  }
}

六、注意事项

1.文本字段 ：必须使用 .keyword 子字段或开启 fielddata
2.内存限制 ：大基数字段聚合可能消耗大量内存
3.精度问题：

terms 聚合默认返回前10项
使用 "size": 100 获取更多结果
使用 "show_term_doc_count_error": true 检查精度
4.性能优化：
- 对聚合字段使用 eager_global_ordinals
- 使用 keyword 替代 text 进行精确值聚合

总结建议

操作类型	推荐字段类型	注意事项
分组聚合	keyword, integer, date	文本字段需用 .keyword
数值计算	integer, float, double	注意精度问题
时间分析	date	支持各种时间间隔
地理分析	geo_point	用于距离和地理聚合
精确排序	keyword, 数值类型, date	避免对 text 类型排序

选择字段类型时，应根据查询、聚合、排序的综合需求来设计映射，经常用于聚合和排序的字段应优先选择 keyword、数值或日期类型。