用处:
聚合(aggregations
)可以极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如:
- 什么品牌的手机最受欢迎?
- 这些手机的平均价格、最高价格、最低价格?
- 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。
官方文档:
Aggregations | Elasticsearch Guide [7.12] | Elastic
聚合常见的有三类:
- 桶(
**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进一步运算
:::color5
**注意:**参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型
:::
DSL实现聚合
Bucket聚合
例如要统计所有商品中共有哪些商品分类,其实就是以分类(category)字段对数据分组。category值一样的放在同一组,属于Bucket
聚合中的Term
聚合。
基本语法:
GET /items/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"category_agg": {
"terms": {
"field": "category",
"size": 20
}
}
}
}
语法说明:
size
:设置size
为0,就是每页查0条,则结果中就不包含文档,只包含聚合aggs
:定义聚合category_agg
:聚合名称,自定义,但不能重复terms
:聚合的类型,按分类聚合,所以用term
field
:参与聚合的字段名称size
:希望返回的聚合结果的最大数量
来看下查询的结果:
带条件聚合
- 搜索查询条件:
- 价格高于3000
- 必须是手机
- 聚合目标:统计的是品牌,肯定是对brand字段做term聚合
语法如下:
GET /items/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"term": {
"category": "手机"
}
},
{
"range": {
"price": {
"gte": 300000
}
}
}
]
}
},
"size": 0,
"aggs": {
"brand_agg": {
"terms": {
"field": "brand",
"size": 20
}
}
}
}
聚合结果如下:
{
"took" : 2,
"timed_out" : false,
"hits" : {
"total" : {
"value" : 13,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"brand_agg" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 0,
"buckets" : [
{
"key" : "华为",
"doc_count" : 7
},
{
"key" : "Apple",
"doc_count" : 5
},
{
"key" : "小米",
"doc_count" : 1
}
]
}
}
}
Metric聚合
需要对桶内的商品做运算,获取每个品牌价格的最小值、最大值、平均值。
这就要用到Metric
聚合了,例如stat
聚合,就可以同时获取min
、max
、avg
等结果。
语法如下:
GET /items/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"term": {
"category": "手机"
}
},
{
"range": {
"price": {
"gte": 300000
}
}
}
]
}
},
"size": 0,
"aggs": {
"brand_agg": {
"terms": {
"field": "brand",
"size": 20
},
"aggs": {
"stats_meric": {
"stats": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
query
部分就不说了,我们重点解读聚合部分语法。
可以看到在brand_agg
聚合的内部,新加了一个aggs
参数。这个聚合就是brand_agg
的子聚合,会对brand_agg
形成的每个桶中的文档分别统计。
stats_meric
:聚合名称stats
:聚合类型,stats是metric
聚合的一种field
:聚合字段,这里选择price
,统计价格
由于stats是对brand_agg形成的每个品牌桶内文档分别做统计,因此每个品牌都会统计出自己的价格最小、最大、平均值。
结果如下:
另外,还可以让聚合按照每个品牌的价格平均值排序:
RestClient实现聚合
可以看到在DSL中,aggs
聚合条件与query
条件是同一级别,都属于查询JSON参数。因此依然是利用request.source()
方法来设置。
不过聚合条件的要利用AggregationBuilders
这个工具类来构造。DSL与JavaAPI的语法对比如下:
聚合结果与搜索文档同一级别,因此需要单独获取和解析。具体解析语法如下:
完整代码如下:
@Test
void testAgg() throws IOException {
// 1.创建Request
SearchRequest request = new SearchRequest("items");
// 2.准备请求参数
BoolQueryBuilder bool = QueryBuilders.boolQuery()
.filter(QueryBuilders.termQuery("category", "手机"))
.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(300000));
request.source().query(bool).size(0);
// 3.聚合参数
request.source().aggregation(
AggregationBuilders.terms("brand_agg").field("brand").size(5)
);
// 4.发送请求
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
// 5.解析聚合结果
Aggregations aggregations = response.getAggregations();
// 5.1.获取品牌聚合
Terms brandTerms = aggregations.get("brand_agg");
// 5.2.获取聚合中的桶
List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();
// 5.3.遍历桶内数据
for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
// 5.4.获取桶内key
String brand = bucket.getKeyAsString();
System.out.print("brand = " + brand);
long count = bucket.getDocCount();
System.out.println("; count = " + count);
}
}
总结
aggs代表聚合,与query同级,query的作用是:
- 限定聚合的的文档范围
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