es聚合

 

前言

说完了ES的索引与检索，接着再介绍一个ES高级功能API – 聚合(Aggregations)，聚合功能为ES注入了统计分析的血统，使用户在面对大数据提取统计指标时变得游刃有余。同样的工作，你在Hadoop中可能需要写mapreduce或Hive，在mongo中你必须得用大段的mapreduce脚本，而在ES中仅仅调用一个API就能实现了。

开始之前，提醒老司机们注意，ES原有的聚合功能Facets在新版本中将被正式被移除，抓紧时间用Aggregations替换Facets吧。Facets真的很慢！

1 关于Aggregations

Aggregations的部分特性类似于SQL语言中的group by，avg，sum等函数。但Aggregations API还提供了更加复杂的统计分析接口。

掌握Aggregations需要理解两个概念：

• 桶(Buckets)：符合条件的文档的集合，相当于SQL中的group by。比如，在users表中，按“地区”聚合，一个人将被分到北京桶或上海桶或其他桶里；按“性别”聚合，一个人将被分到男桶或女桶

• 指标(Metrics)：基于Buckets的基础上进行统计分析，相当于SQL中的count,avg,sum等。比如，按“地区”聚合，计算每个地区的人数，平均年龄等

对照一条SQL来加深我们的理解：

SELECT COUNT(color) FROM table GROUP BY color

GROUP BY相当于做分桶的工作，COUNT是统计指标。

下面介绍一些常用的Aggregations API。

2 Metrics

2.1 AVG
2.2 Cardinality
2.3 Stats
2.4 Extended Stats
2.5 Percentiles
2.6 Percentile Ranks

3 Bucket

3.1 Filter
3.2 Range
3.3 Missing
3.4 Terms
3.5 Date Range
3.6 Global Aggregation
3.7 Histogram
3.8 Date Histogram
3.9 IPv4 range
3.10 Return only aggregation results

4 聚合缓存

ES中经常使用到的聚合结果集可以被缓存起来，以便更快速的系统响应。这些缓存的结果集和你掠过缓存直接查询的结果是一样的。因为，第一次聚合的条件与结果缓存起来后，ES会判断你后续使用的聚合条件，如果聚合条件不变，并且检索的数据块未增更新，ES会自动返回缓存的结果。

注意聚合结果的缓存只针对size=0的请求(参考3.10章节)，还有在聚合请求中使用了动态参数的比如Date Range中的now(参考3.5章节)，ES同样不会缓存结果，因为聚合条件是动态的，即使缓存了结果也没用了。

 

先加入几条index数据，如下：

curl -XPUT 'localhost:9200/testindex/orders/2?pretty' -d '{    "zone_id": "1",    "user_id": "100008",    "try_deliver_times": 102,    "trade_status": "TRADE_FINISHED",    "trade_no": "xiaomi.21142736250938334726",    "trade_currency": "CNY",    "total_fee": 100,    "status": "paid",    "sdk_user_id": "69272363",    "sdk": "xiaomi",    "price": 1,    "platform": "android",    "paid_channel": "unknown",    "paid_at": 1427370289,    "market": "unknown",    "location": "local",    "last_try_deliver_at": 1427856948,    "is_guest": 0,    "id": "fa6044d2fddb15681ea2637335f3ae6b7f8e76fef53bd805108a032cb3eb54cd",    "goods_name": "一小堆元宝",    "goods_id": "ID_001",    "goods_count": "1",    "expires_in": 2592000,    "delivered_at": 0,    "debug_mode": true,    "created_at": 1427362509,    "cp_result": "exception encountered",    "cp_order_id": "cp.order.id.test",    "client_id": "9c98152c6b42c7cb3f41b53f18a0d868",    "app_user_id": "fvu100006"}'

1、单值聚合

　　Sum求和,dsl参考如下：

[sfapp@cmos1 ekfile]$ curl  'http://10.202.11.117:9200/testindex/orders/_search?pretty' -d '> {>   "size": 0,>   "aggs": {>     "return_expires_in": {>       "sum": {>         "field": "expires_in">       }>     }>   }> }'{  "took" : 3,  "timed_out" : false,  "_shards" : {    "total" : 5,    "successful" : 5,    "failed" : 0  },  "hits" : {    "total" : 2,    "max_score" : 0.0,    "hits" : [ ]  },  "aggregations" : {    "return_expires_in" : {      "value" : 5184000.0    }  }}[sfapp@cmos1 ekfile]$ 

返回expires_in之和，其中size=0 表示不需要返回参与查询的文档。

Min求最小值

[sfapp@cmos1 ekfile]$ curl  'http://10.202.11.117:9200/testindex/orders/_search?pretty' -d '> {>   "size": 0,>   "aggs": {>     "return_min_expires_in": {>       "min": {>         "field": "expires_in">       }>     }>   }> }'{  "took" : 3,  "timed_out" : false,  "_shards" : {    "total" : 5,    "successful" : 5,    "failed" : 0  },  "hits" : {    "total" : 2,    "max_score" : 0.0,    "hits" : [ ]  },  "aggregations" : {    "return_min_expires_in" : {      "value" : 2592000.0    }  }}[sfapp@cmos1 ekfile]$

Max求最大值

[sfapp@cmos1 ekfile]$ curl  'http://10.202.11.117:9200/testindex/orders/_search?pretty' -d '> {>   "size": 0,>   "aggs": {>     "return_max_expires_in": {>       "max": {>         "field": "expires_in">       }>     }>   }> }'{  "took" : 3,  "timed_out" : false,  "_shards" : {    "total" : 5,    "successful" : 5,    "failed" : 0  },  "hits" : {    "total" : 2,    "max_score" : 0.0,    "hits" : [ ]  },  "aggregations" : {    "return_max_expires_in" : {      "value" : 2592000.0    }  }}[sfapp@cmos1 ekfile]$ 

 

AVG求平均值

[sfapp@cmos1 ekfile]$ curl  'http://10.202.11.117:9200/testindex/orders/_search?pretty' -d '> {>   "size": 0,>   "aggs": {>     "return_avg_expires_in": {>       "avg": {>         "field": "expires_in">       }>     }>   }> }'{  "took" : 4,  "timed_out" : false,  "_shards" : {    "total" : 5,    "successful" : 5,    "failed" : 0  },  "hits" : {    "total" : 2,    "max_score" : 0.0,    "hits" : [ ]  },  "aggregations" : {    "return_avg_expires_in" : {      "value" : 2592000.0    }  }}[sfapp@cmos1 ekfile]$ 

 

Cardinality 求基数（如下示例，查找性别的基数 M、F，共两个）

{  "size": 0,  "aggs": {    "return_cardinality": {      "cardinality": {        "field": "gender"      }    }  }}

结果为：

2、多值聚合

 

percentiles 求百分比

查看官方文档时候，没看懂，下面是自己测试时的例子，按照性别（F，M）查看工资范围的百分比

{  "size": 0,  "aggs": {    "states": {      "terms": {        "field": "gender"      },      "aggs": {        "banlances": {          "percentile_ranks": {            "field": "balance",            "values": [              20000,              40000            ]          }        }      }    }  }

结果：

 

 

 

stats 统计

查看balance的统计情况：

{  "size": 0,  "aggs": {    "balance_stats": {      "stats": {        "field": "balance"      }    }  }}

返回结果：

extended_stats 扩展统计

{  "size": 0,  "aggs": {    "balance_stats": {      "extended_stats": {        "field": "balance"      }    }  }}

结果：

 

更加复杂的查询，后续慢慢在实践中道来。

Terms聚合

记录有多少F，多少M

 

{  "size": 0,  "aggs": {    "genders": {      "terms": {        "field": "gender"      }    }  }}

 返回结果如下：m记录507条，f记录493条

 

 

数据的不确定性

使用terms聚合，结果可能带有一定的偏差与错误性。

比如：

我们想要获取name字段中出现频率最高的前5个。

此时，客户端向ES发送聚合请求，主节点接收到请求后，会向每个独立的分片发送该请求。
分片独立的计算自己分片上的前5个name，然后返回。当所有的分片结果都返回后，在主节点进行结果的合并，再求出频率最高的前5个，返回给客户端。

这样就会造成一定的误差，比如最后返回的前5个中，有一个叫A的，有50个文档；B有49。 但是由于每个分片独立的保存信息，信息的分布也是不确定的。 有可能第一个分片中B的信息有2个，但是没有排到前5，所以没有在最后合并的结果中出现。 这就导致B的总数少计算了2，本来可能排到第一位，却排到了A的后面。

size与shard_size

为了改善上面的问题，就可以使用size和shard_size参数。

• size参数规定了最后返回的term个数(默认是10个)
• shard_size参数规定了每个分片上返回的个数
• 如果shard_size小于size，那么分片也会按照size指定的个数计算

通过这两个参数，如果我们想要返回前5个，size=5;shard_size可以设置大于5，这样每个分片返回的词条信息就会增多，相应的误差几率也会减小。

 

order排序

 

order指定了最后返回结果的排序方式，默认是按照doc_count排序。

 

{    "aggs" : {        "genders" : {            "terms" : {                "field" : "gender",                "order" : { "_count" : "asc" }            }        }    }}

 

 

也可以按照字典方式排序:

 

{    "aggs" : {        "genders" : {            "terms" : {                "field" : "gender",                "order" : { "_term" : "asc" }            }        }    }}

 

 

当然也可以通过order指定一个单值聚合，来排序。

 

{    "aggs" : {        "genders" : {            "terms" : {                "field" : "gender",                "order" : { "avg_balance" : "desc" }            },            "aggs" : {                "avg_balance" : { "avg" : { "field" : "balance" } }            }        }    }}

 

 

同时也支持多值聚合，不过要指定使用的多值字段：

 

{    "aggs" : {        "genders" : {            "terms" : {                "field" : "gender",                "order" : { "balance_stats.avg" : "desc" }            },            "aggs" : {                "balance_stats" : { "stats" : { "field" : "balance" } }            }        }    }}

返回结果：

 

 

min_doc_count与shard_min_doc_count

聚合的字段可能存在一些频率很低的词条，如果这些词条数目比例很大，那么就会造成很多不必要的计算。
因此可以通过设置min_doc_count和shard_min_doc_count来规定最小的文档数目，只有满足这个参数要求的个数的词条才会被记录返回。

通过名字就可以看出：

• min_doc_count：规定了最终结果的筛选
• shard_min_doc_count：规定了分片中计算返回时的筛选

script

桶聚合也支持脚本的使用：

{    "aggs" : {        "genders" : {            "terms" : {                "script" : "doc['gender'].value"            }        }    }} 

 

以及外部脚本文件：

 

{    "aggs" : {        "genders" : {            "terms" : {                "script" : {                    "file": "my_script",                    "params": {                        "field": "gender"                    }                }            }        }    }} 

 

filter

filter字段提供了过滤的功能，使用两种方式：include可以匹配出包含该值的文档，exclude则排除包含该值的文档。
例如：

{    "aggs" : {        "tags" : {            "terms" : {                "field" : "tags",                "include" : ".*sport.*",                "exclude" : "water_.*"            }        }    }}

 

上面的例子中，最后的结果应该包含sport并且不包含water。
也支持数组的方式，定义包含与排除的信息：

 

{    "aggs" : {        "JapaneseCars" : {             "terms" : {                 "field" : "make",                 "include" : ["mazda", "honda"]             }         },        "ActiveCarManufacturers" : {             "terms" : {                 "field" : "make",                 "exclude" : ["rover", "jensen"]             }         }    }}

 

多字段聚合

 

通常情况，terms聚合都是仅针对于一个字段的聚合。因为该聚合是需要把词条放入一个哈希表中，如果多个字段就会造成n^2的内存消耗。

 

不过，对于多字段，ES也提供了下面两种方式：

 

• 1 使用脚本合并字段
• 2 使用copy_to方法，合并两个字段，创建出一个新的字段，对新字段执行单个字段的聚合。

 

collect模式

 

对于子聚合的计算，有两种方式：

 

• depth_first 直接进行子聚合的计算
• breadth_first 先计算出当前聚合的结果，针对这个结果在对子聚合进行计算。

 

默认情况下ES会使用深度优先，不过可以手动设置成广度优先，比如：

 

{    "aggs" : {        "actors" : {             "terms" : {                 "field" : "actors",                 "size" : 10,                 "collect_mode" : "breadth_first"             },            "aggs" : {                "costars" : {                     "terms" : {                         "field" : "actors",                         "size" : 5                     }                 }            }         }    }}

 

缺省值Missing value

 

缺省值指定了缺省的字段的处理方式：

 

{    "aggs" : {        "tags" : {             "terms" : {                 "field" : "tags",                 "missing": "N/A"              }         }    }}