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elasticsearch之DSL-数据聚合

卑微幻想家
2022-01-27 / 0 评论 / 0 点赞 / 235 阅读 / 2,686 字 / 正在检测是否收录...
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本文最后更新于 2022-03-24,若内容或图片失效,请留言反馈。部分素材来自网络,若不小心影响到您的利益,请联系我们删除。

DSL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。

  • 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?

在 Elasticsearch 实现这些统计功能比数据库的 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。

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聚合

**注意:**参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型

Bucket聚合语法

例如: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。

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

{
  "took" : 51,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 201,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "brandAgg" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 96,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "7天酒店",
          "doc_count" : 30
        },
        {
          "key" : "如家",
          "doc_count" : 30
        },
        {
          "key" : "皇冠假日",
          "doc_count" : 17
        },
        {
          "key" : "速8",
          "doc_count" : 15
        },
        {
          "key" : "万怡",
          "doc_count" : 13
        }
      ]
    }
  }
}

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
      }
    }
  }
}

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元以下的酒店聚合
      }
    }
  }, 
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      }
    }
  }
}

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

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
        "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。

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

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