ElasticSearch核心基础之聚合
来源：互联网 发布：淘宝手工丝网印刷油漆 编辑：程序博客网 时间：2024/05/23 20:20
一 聚合的分类
1.1 分组聚合(bucket)
分组聚合，就是指依据哪一个字段进行分组，然后该字段相同的值的文档都在一个bucket中
GET /索引/类型/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"bucket聚合名称" : {
"terms" : {
"field" : "分组字段"
}
}
}
}
1.2 度量聚合(metric)
度量聚合，一般是指根据分组后结果，进行分组的计算，比如统计求和，求平均数，以及什么最大值或者最小值之类
"aggs": {
"metric聚合名称": {
"metric类型(avg,max之类)": {
"field": "统计字段"
}
}
}
1.3 管道聚合(pipeline)
这一类聚合的数据源是其他聚合的输出，然后进行相关指标的计算
二 分组聚合
就是根据指定字段，创建文档分组。
3.1 子聚合(Children Aggregation)
子聚合是一个特殊的单分组聚合，可以通过父类型文档的分组聚合产生子类型文档分组。这种聚合依赖于映射中的_parent字段，只有一个选项：type表示父空间的分组应该被映射哪一种子类型
PUT child_example
{
"mappings": {
"answer" : {
"_parent" : {
"type" :"question"
}
}
}
}
PUT child_example/question/1
{
"body":"<p>I have Windows 2003 server and i bought a new Windows 2008server...",
"title": "Whatsthe best way to file transfer my site from server to a newer one?",
"tags": [
"windows-server-2003",
"windows-server-2008",
"file-transfer"
]
}
PUT child_example/answer/1?parent=1&refresh
{
"owner": {
"location":"Norfolk, United Kingdom",
"display_name":"Sam",
"id": 48
},
"body":"<p>Unfortunately you're pretty much limited to FTP...",
"creation_date":"2009-05-04T13:45:37.030"
}
PUT child_example/answer/2?parent=1&refresh
{
"owner": {
"location":"Norfolk, United Kingdom",
"display_name":"Troll",
"id": 49
},
"body":"<p>Use Linux...",
"creation_date":"2009-05-05T13:45:37.030"
}
POST child_example/_search?size=0
{
"aggs":{
"top-tags":{
"terms":{
"field":"tags.keyword",
"size": 10
},
"aggs": {
"to-answers": {
"children":{
"type":"answer"
},
"aggs":{
"top-names":{
"terms":{
"field":"owner.display_name.keyword",
"size": 10
}
}
}
}
}
}
}
}
2.2 直方图聚合(histogram aggregation)
它主要是根据某一个字段，按照这个field的值的各个范围区间，进行bucket分组操作，比如我们将价格分组,0~1000,1000~2000,2000
~3000之类的
"histogram":{
"field":"分组字段",
"interval":间隔
}
POST /ecommerce/music/_search
{
"size":0,
"aggs":{
"prices":{
"histogram":{
"field":"price",
"interval":1000
}
}
}
}
最后讲价格划分成0-1000,1000-2000,2000-3000,3000-4000四个范围
"aggregations":{
"prices": {
"buckets": [
{
"key": 0,
"doc_count": 5
},
{
"key": 1000,
"doc_count": 2
},
{
"key": 2000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 3000,
"doc_count": 2
},
{
"key": 4000,
"doc_count": 2
}
]
}
}
2.3 日期直方图(date histogram)
POST/ecommerce/music/_search
{
"size" : 0,
"aggs": {
"sales": {
"date_histogram": {
"field":"c_date",
"interval":"month",
"format":"yyyy-MM-dd",
"min_doc_count" : 0,
"extended_bounds" : {
"min" :"2016-01-01",
"max" :"2017-01-01"
}
}
}
}
}
aggs.sales:表示聚合名字
aggs.sales.date_histogram:表示使用的bucket策略
aggs.sales.date_histogram.field:哪一个字段用于分组
aggs.sales.date_histogram.format:格式化
aggs.sales.date_histogram.interval:时间间隔[interval字段支持多种关键字：`year`, `quarter`, `month`, `week`, `day`, `hour`,`minute`, `second`]
aggs.sales.date_histogram.min_doc_count:0,表示即使没有数据，也要把分组显示出来，文档个数为0
aggs.sales.date_histogram.extended_bounds.min:指定时间下限
aggs.sales.date_histogram.extended_bounds.max:指定时间上限
"aggregations":{
"sales": {
"buckets": [
{
"key_as_string":"2016-01-01",
"key": 1451606400000,
"doc_count": 1
},
......
]
}
}
aggregations.sales：表示该组合聚合名字
aggregations.sales.buckets:分组信息
aggregations.sales.buckets.key_as_string: 组名
aggregations.sales.buckets.key：代表了日期时间戳
aggregations.sales.buckets.doc_count:该组内的文档数
2.4 日期范围聚合(date range)
POST/ecommerce/music/_search
{
"size":0,
"aggs":{
"music_ranage":{
"date_range":{
"field":"c_date",
"format":"yyyy-MM-dd",
"ranges":{
"from":"2016-01-01",
"to":"2017-01-01"
}
}
}
}
}
aggs.music_range:该时间范围分组聚合的名字
aggs.music_range.date_range: 指定聚合策略为时间范围
aggs.music_range.date_range.field： 聚合使用字段
aggs.music_range.date_range.format:字符串格式化
aggs.music_range.date_range.ranges： 一个时间范围的数组，里面可以是一个{"to"},{"from","to"},{"from"}
"aggregations":{
"music_ranage": {
"buckets": [
{
"key":"*-2015-12-31",
"to": 1451520000000,
"to_as_string":"2015-12-31",
"doc_count": 4
},
{
"key":"2016-01-01-2016-12-31",
"from": 1451606400000,
"from_as_string":"2016-01-01",
"to": 1483142400000,
"to_as_string":"2016-12-31",
"doc_count": 3
},
{
"key":"2017-01-01-*",
"from": 1483228800000,
"from_as_string":"2017-01-01",
"doc_count": 4
}
]
}
}
2.5 过滤聚合(filteraggregation & filters aggregation)
过滤聚合，言外之意就是针对某字段进行过滤
POST /ecommerce/music/_search
{
"size":0,
"aggs":{
"music_filter":{
"filter":{
"term":{"color": "红"}
}
}
}
}
POST /ecommerce/music/_search
{
"size":0,
"aggs":{
"color_filter":{ "filters":{
"filters":{
"吉他":{"match":{"desc":"吉他"}},
"贝斯":{"match":{"desc":"贝斯"}},
"古筝":{"match":{"desc":"古筝"}},
"电子琴":{"match":{"desc":"电子琴"}}
}}
}
}
}
2.6 全局聚合(global aggregation)
如果我执行一个查询后，然后做一个聚合，那么聚合结果是针对查询 的，但是此时如果我想做一个全局的数据的聚合，该怎么办呢？
Global聚合可以解决这个问题，我们既可以针对搜索结果进行聚合，还可以针对全局数据聚合，所以聚合出来的结果有2个：
POST /ecommerce/music/_search
{
"size":0,
"query":{
"match":{"desc":"吉他"}
},
"aggs":{
"origin_aggs":{
"terms":{"field":"origin.keyword"},
"aggs":{
"avg_price":{
"avg":{"field":"price"}
}
}
},
"all":{
"global":{},
"aggs":{
"origin_avg_price":{
"terms":{"field":"origin.keyword"},
"aggs":{
"avg_price":{
"avg":{"field":"price"}
}
}
}
}
}
}
}
aggs.all.global: 是一个空的
aggs.all.aggs: 这个子聚合指定全局聚合，并注册给global聚合
2.7 直方图聚合(histogram aggregation)
POST /ecommerce/music/_search
{
"size":0,
"aggs":{
"prices":{
"histogram":{
"field":"price",
"interval":1000,
"order":{"_count":"asc"},
"extended_bounds":{
"min":2000,
"max":4000
}
}
}
}
}
aggs.prices: 指定直方图聚合名字
aggs.price.histogram: 指定聚合策略
aggs.price.histogram.field: 聚合字段
aggs.price.histogram.interval: 聚合间隔
aggs.price.histogram.extended_bounds: 指定上下范围
2.8 范围聚合 (rangeaggregation)
{
"aggs" : {
"price_ranges" : {
"range" : {
"field" : "price",
"ranges" : [
{ "to" : 50 },
{ "from" : 50, "to" : 100 },
{ "from" : 100 }
]
}
}
}
}
2.9 词条聚合(term aggregation)
就是根据那些不分词的字段进行聚合
POST /ecommerce/music/_search
{
"size":0,
"aggs":{
"origin_aggs":{
"terms":{"field":"origin.keyword","size":2}
}
}
}
Size在这里表示只返回几个bucket
三 度量聚合
3.1 求平均(AVG)/最小(min)/最大(max)
POST /ecommerce/music/_search
{
"size":0,
"query":{
"match_all":{}
},
"aggs":{
"prices_avg":{
"avg":{"field":"price"}
},
"prices_sum":{
"sum":{"field":"price"}
},
"prices_min":{
"min":{"field":"price"}
},
"prices_max":{
"max":{"field":"price"}
}
}
}
3.2 去重复统计(cartinality metric)
cartinality metric，对每个bucket中的指定的field进行去重，取去重后的count，类似于count(distcint)
按照时间分组，然后统计每一个分组下不同的颜色有多少
POST /ecommerce/music/_search
{
"aggs":{
"years":{
"date_histogram":{
"field":"c_date",
"interval":"year",
"format":"yyyy"
},
"aggs":{
"distinct_colors":{
"cardinality":{
"field" :"color.keyword"
}
}
}
}
}
}
aggs.years:指定bucket聚合名字
aggs.years.date_histogram: 指定bucket聚合策略
aggs.years.date_histogram.fields: 聚合字段名字
aggs.years.date_histogram.intevral: 时间间隔
aggs.years.date_histogram.format: 时间格式化
aggs.years.aggs.distinct_colors: 指定每一个分组下metric聚合的名字
aggs.years.aggs.distinct_colors.cardinality：metric聚合策略
aggs.years.aggs.distinct_colors.cardinality：metric去重字段
3.3 百分比统计(percentilesmetric)
在百分比达到多少的时候，数据情况，比如如下，在百分比50的时候，80和90的时候的销售数据情况
POST /ecommerce/music/_search
{
"size":0,
"aggs":{
"brands":{
"terms":{"field":"brand.keyword"},
"aggs":{
"sales_percentiles":{
"percentiles":{
"field":"sales",
"percents":[50,80,95]
}
},
"sales_avg":{
"avg":{
"field":"sales"
}
}
}
}
}
}
3.4 Percentile Ranks Aggregation
表示在某个范围内，大概有多少百分比，比如在100-300范围内，各个品牌下的比例
POST /ecommerce/music/_search
{
"size":0,
"aggs":{
"brands":{
"terms":{"field":"brand.keyword"},
"aggs":{
"sales_percentiles":{
"percentile_ranks":{
"field":"sales",
"values":[1500,2500]
}
}
}
}
}
}
POST /ecommerce/music/_search
{
"size":0,
"aggs":{
"sales_percentiles":{
"percentile_ranks":{
"field":"sales",
"values":[100,300]
}
}
}
}
3.5最大、最小、和、平均值。一起求出来(StatsAggregation)
POST /ecommerce/music/_search
{
"size":0,
"aggs":{
"stats_aggs":{
"stats":{"field":"price"}
}
}
}
3.6 最大值、最小值、和、平均值、标准差、方差等
POST /ecommerce/music/_search
{
"size":0,
"aggs":{
"stats_aggs":{
"extended_stats":{"field":"price"}
}
}
}
3.7获取到每组前N条数据(Top Hits Aggregation)
获取前N条数据，通过term分组聚合，我们也可以做到，但是不能排序或者限制返回哪些字段
POST /ecommerce/music/_search
{
"size":0,
"aggs":{
"date_aggs":{
"date_histogram":{
"field":"c_date",
"interval":"year",
"format":"yyyy"
},
"aggs":{
"top_tag_hits":{
"top_hits":{
"sort":[
{"review":"desc"}
],
"_source": {
"includes": [
"brand","color","review"
]
},
"size" : 2
}
}
}
}
}
}
3.8 统计字段有多少不一样的值(value_count)
比如统计每一年下有多少不同的颜色
POST /ecommerce/music/_search
{
"size":0,
"aggs":{
"date_aggs":{
"date_histogram":{
"field":"c_date",
"interval":"year",
"format":"yyyy"
},
"aggs" : {
"colors_count" : { "value_count" : {"field" : "color.keyword" } }
}
}
}
}
四 了解聚合返回结果的元数据
我们看一下聚合返回了些什么东西？
"hits": {
"total": 11,
"max_score": 0,
"hits": []
}
hits：表示命中信息
hits.total: 有多少条记录命中
hits.hits: 哪些数据命中了，但是如果在聚合的时候，我们加上了size=0的参数，那么就不会显示这些数据
"aggregations": {
"group_colors": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "黑",
"doc_count": 5,
"avg_metric": {
"value": 1379.6
}
}
]
}
}
aggregations：表示聚合信息
aggregations.group_colors：是针对当前聚合的名字
aggregations.buckets：表示分组聚合信息
aggregations.buckets.key： 表示分组的名字
aggregations.buckets.doc_count: 表示该分组下有几个文档
aggregations.buckets. avg_metric： 针对该bucket分组聚合下的metric度量聚合名字
aggregations .buckets. avg_metric.value: 度量聚合的结果值
另外如果我们只想返回聚合结果，可以设置size=0
五 多层下钻聚合
比如我先按照品牌时间聚合，然后每一年再按照品牌聚合，然后每一个品牌再按照价格聚合
POST/ecommerce/music/_search
{
"size":0,
"aggs":{
"date_aggs":{
"date_histogram":{
"field":"c_date",
"interval":"year",
"format":"yyyy"
},
"aggs":{
"brands":{
"terms":{"field":"color.keyword"},
"aggs":{
"prices":{
"histogram":{"field":"price","interval":2000}
}
}
}
}
}
}
}
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