本节案例承接上节案例

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：

• 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。

1.1 聚合的种类

小结：

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：

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：

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

运行结果：

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：

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "lte": 200 // 只对200元及以下的文档聚合
      }
    }
  }, 
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      }
    }
  }
}

这次，聚合得到的品牌明显变少了：

1.2.4 Metric聚合语法

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。

语法如下：

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
        "scoreAgg": { // 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。

运行结果：

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：

1.2.5 小结

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：

1.3.2 示例代码

HotelAggregationTest.java

package cn.itcast.hotel;

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.Aggregations;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.Terms;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import java.io.IOException;
import java.util.List;

@SpringBootTest
class HotelAggregationTest {

    private RestHighLevelClient client;

    @Test
    void testAgg() throws IOException {
        // 1.准备请求
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.请求参数
        // 2.1.size
        request.source().size(0);
        // 2.2.聚合
        request.source().aggregation(
                AggregationBuilders.terms("brandAgg").field("brand").size(20));
        // 3.发出请求
        SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        // 4.解析结果
        Aggregations aggregations = response.getAggregations();
        // 4.1.根据聚合名称，获取聚合结果
        Terms brandAgg = aggregations.get("brandAgg");
        // 4.2.获取buckets
        List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandAgg.getBuckets();
        // 4.3.遍历
        for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
            String brandName = bucket.getKeyAsString();
            System.out.println("brandName = " + brandName);
            long docCount = bucket.getDocCount();
            System.out.println("docCount = " + docCount);
        }
    }

    @BeforeEach
    void setUp() {
        client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
                HttpHost.create("http://192.168.135.130:9200")
        ));
    }

    @AfterEach
    void tearDown() throws IOException {
        client.close();
    }
}

运行结果：

1.3.3 在lUserService中定义方法，实现对品牌、城市、星级的聚合

返回值类型就是页面要展示的最终结果：

结果是一个Map结构：

• key是字符串，城市、星级、品牌、价格
• value是集合，例如多个城市的名称

业务实现：

在cn.itcast.hotel.web包的HotelController中添加一个方法，遵循下面的要求：

• 请求方式：POST
• 请求路径：/hotel/filters
• 请求参数：RequestParams，与搜索文档的参数一致
• 返回值类型：Map<String, List<String>>

代码：

    @PostMapping("/filters")
    public Map<String, List<String>> getFilters(@RequestBody RequestParams params){
        return hotelService.getFilters(params);
    }

这里调用了IHotelService中的getFilters方法，尚未实现。

在cn.itcast.hotel.service.IHotelService中定义新方法：

Map<String, List<String>> getFilters(RequestParams params);

在cn.itcast.hotel.service.impl.HotelService中实现该方法：

    @Override
    public Map<String, List<String>> getFilters(RequestParams params) {
        try {
            // 1.准备Request
            SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
            // 2.准备DSL
            // 2.1.query
            buildBasicQuery(params, request);
            // 2.2.设置size
            request.source().size(0);
            // 2.3.聚合
            buildAggregation(request);
            // 3.发出请求
            SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
            // 4.解析结果
            Map<String, List<String>> result = new HashMap<>();
            Aggregations aggregations = response.getAggregations();
            // 4.1.根据品牌名称，获取品牌结果
            List<String> brandList = getAggByName(aggregations, "brandAgg");
            result.put("品牌", brandList);
            // 4.2.根据品牌名称，获取品牌结果
            List<String> cityList = getAggByName(aggregations, "cityAgg");
            result.put("城市", cityList);
            // 4.3.根据品牌名称，获取品牌结果
            List<String> starList = getAggByName(aggregations, "starAgg");
            result.put("星级", starList);

            return result;
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

    private void buildAggregation(SearchRequest request) {
        request.source().aggregation(AggregationBuilders
                .terms("brandAgg")
                .field("brand")
                .size(100)
        );
        request.source().aggregation(AggregationBuilders
                .terms("cityAgg")
                .field("city")
                .size(100)
        );
        request.source().aggregation(AggregationBuilders
                .terms("starAgg")
                .field("starName")
                .size(100)
        );
    }

    private List<String> getAggByName(Aggregations aggregations, String aggName) {
        // 4.1.根据聚合名称获取聚合结果
        Terms brandTerms = aggregations.get(aggName);
        // 4.2.获取buckets
        List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();
        // 4.3.遍历
        List<String> brandList = new ArrayList<>();
        for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
            // 4.4.获取key
            String key = bucket.getKeyAsString();
            brandList.add(key);
        }
        return brandList;
    }

运行结果（需要重启项目）：

{
    "品牌":[
        "7天酒店",
        "如家",
        "皇冠假日",
        "速8",
        "万怡",
        "华美达",
        "和颐",
        "万豪",
        "喜来登",
        "希尔顿",
        "汉庭",
        "凯悦",
        "维也纳",
        "豪生",
        "君悦",
        "万丽",
        "丽笙"
    ],
    "星级":[
        "二钻",
        "五钻",
        "四钻",
        "五星级",
        "三钻",
        "四星级"
    ],
    "城市":[
        "上海",
        "北京",
        "深圳"
    ]
}