Elasticsearch系列---聚合查询(一)-原创手记-慕课网

概要

Elasticsearch的聚合查询，跟数据库的聚合查询效果是一样的，我们可以将二者拿来对比学习，如求和、求平均值、求最大最小等等。

基础概念

bucket

数据分组，一些数据按照某个字段进行bucket划分，这个字段值相同的数据放到一个bucket中。可以理解成Java中的Map<String, List>结构，类似于Mysql中的group by后的查询结果。

metric：

对一个数据分组执行的统计，比如计算最大值，最小值，平均值等
类似于Mysql中的max(),min(),avg()函数的值，都是在group by后使用的。

案例

我们还是以英文儿歌为案例背景，回顾一下索引结构：

PUT /music
{
  "mappings": {
      "children": {
        "properties": {
          "id": {
            "type": "keyword"
          },
          "author_first_name": {
            "type": "text",
            "analyzer": "english"
          },
          "author_last_name": {
            "type": "text",
            "analyzer": "english"
          },
          "author": {
            "type": "text",
            "analyzer": "english",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          },
          "name": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          },
          "content": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          },
          "language": {
            "type": "text",
            "analyzer": "english",
            "fielddata": true
          },
          "tags": {
            "type": "text",
            "analyzer": "english"
          },
          "length": {
            "type": "long"
          },
          "likes": {
            "type": "long"
          },
          "isRelease": {
            "type": "boolean"
          },
          "releaseDate": {
            "type": "date"
          }
        }
      }
  }
}

统计目前收录的哪种语言的歌曲最多

GET /music/children/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "song_qty_by_language": {
      "terms": {
        "field": "language"
      }
    }
  }
}

语法解释：

size:0 表示只要统计后的结果，原始数据不展现
aggs：固定语法，聚合分析都要声明aggs
song_qty_by_language：聚合的名称，可以随便写，建议规范命名
terms：按什么字段进行分组
field：具体的字段名称

响应结果如下：

{
  "took": 2,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 5,
    "max_score": 0,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "song_qty_by_language": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "english",
          "doc_count": 5
        }
      ]
    }
  }
}

语法解释：

hits: 由于请求时设置了size:0，hits就是空的
aggregations：聚合查询的结果
song_qty_by_language：请求时声明的名称
buckets：根据指定字段查询后得到的数据分组集合，[]内的是每一个数据分组，其中key为每个bucket的对应指定字段的值，doc_count为统计的数量。

默认按doc_count降序排序。

按语种统计每种歌曲的平均时长

GET /music/children/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "lang": {
      "terms": {
        "field": "language"
      },
      "aggs": {
        "length_avg": {
          "avg": {
            "field": "length"
          }
        }
      }
    }
  }
}

这里演示的是两层aggs聚合查询，先按语种统计，得到数据分组，再在数据分组里算平均时长。

多个aggs嵌套语法也是如此，注意一下aggs代码块的位置即可。

统计最长时长、最短时长等的歌曲

最常用的统计：count，avg，max，min，sum，语法含义与mysql相同。

GET /music/children/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "color": {
      "terms": {
        "field": "language"
      },
      "aggs": {
        "length_avg": {
          "avg": {
            "field": "length"
          }
        },
        "length_max": {
          "max": {
            "field": "length"
          }
        },
        "length_min": {
          "min": {
            "field": "length"
          }
        },
        "length_sum": {
          "sum": {
            "field": "length"
          }
        }
      }
    }
  }
}

按时长分段统计歌曲平均时长

以30秒为一段，看各段区间的平均值。

histogram语法位置跟terms一样，作范围分区，搭配interval参数一起使用
interval:30表示分的区间段为[0,30),[30,60),[60,90),[90,120)

段的闭合关系是左开右闭，如果数据在某段区间内没有，也会返回空的区间。

GET /music/children/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "sales_price_range": {
      "histogram": {
        "field": "length",
        "interval": 30
      },
      "aggs": {
        "length_avg": {
          "avg": {
            "field": "length"
          }
        }
      }
    }
  }
}

这种数据的结果可以用来生成柱状图或折线图。

按上架日期分段统计新歌数量

按月统计

date histogram与histogram语法类似，搭配date interval指定区间间隔
extended_bounds表示最大的时间范围。

GET /music/children/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "sales": {
      "date_histogram": {
        "field": "releaseDate",
        "interval": "month",
        "format": "yyyy-MM-dd",
        "min_doc_count": 0,
        "extended_bounds": {
          "min": "2019-10-01",
          "max": "2019-12-31"
        }
      }
    }
  }
}

interval的值可以天、周、月、季度、年等。我们可以延伸一下，比如统计今年每个季度的新发布歌曲的点赞数量

GET /music/children/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "sales": {
      "date_histogram": {
        "field": "releaseDate",
        "interval": "quarter",
        "format": "yyyy-MM-dd",
        "min_doc_count": 0,
        "extended_bounds": {
          "min": "2019-01-01",
          "max": "2019-12-31"
        }
      },
      "aggs": {
        "lang_qty": {
          "terms": {
            "field": "language"
          },
          "aggs": {
            "like_sum": {
              "sum": {
                "field": "likes"
              }
            }
          }
        },
        "total" :{
          "sum": {
            "field": "likes"
          }
        }
      }
    }
  }
}

带上过滤条件

聚合查询可以和query搭配使用，相当于mysql中where与group by联合使用

查询条件

GET /music/children/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "match": {
      "language": "english"
    }
  },
  "aggs": {
    "sales": {
      "terms": {
        "field": "language"
      }
    }
  }
}

过滤条件

GET /music/children/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "term": {
          "language": "english"
        }
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "sales": {
      "terms": {
        "field": "language"
      }
    }
  }
}

global bucket查询

global:就是global bucket，会将所有的数据纳入聚合scope，不受前面的query或filter影响。

global bucket适用于同时统计指定条件的数据与全部数据的对比，如我们创造的场景：指定作者的歌与全部歌曲的点赞数量对比。

GET /music/children/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "match": {
      "author": "Jean Ritchie"
    }
  },
  "aggs": {
    "likes": {
      "sum": {
        "field": "likes"
      }
    },
    "all": {
      "global": {},
      "aggs": {
        "all_likes": {
          "sum": {
            "field": "likes"
          }
        }
      }
    }
  }
}

统计近2月，近1月的点赞数

aggs.filter针对是聚合里的数据

bucket filter:对不同的bucket下的aggs，进行filter

类似于mysql的中having语法

GET /music/children/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "recent_60d": {
      "filter": {
        "range": {
          "releaseDate": {
            "gte": "now-60d"
          }
        }
      },
      "aggs": {
        "recent_60d_likes_sum": {
          "sum": {
            "field": "likes"
          }
        }
      }
    },
    "recent_30d": {
      "filter": {
        "range": {
          "releaseDate": {
            "gte": "now-30d"
          }
        }
      },
      "aggs": {
        "recent_30d_likes_sum": {
          "avg": {
            "field": "likes"
          }
        }
      }
    }
  }
}

统计排序

默认按doc_count降序排序，排序规则可以改，order里面可以指定aggs的别名，如length_avg，类似于mysql的order by cnt asc。

GET /music/children/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_lang": {
      "terms": {
        "field": "language",
        "order": {
          "length_avg": "desc"
        }
      },
      "aggs": {
        "length_avg": {
          "avg": {
            "field": "length"
          }
        }
      }
    }
  }
}

小结

本篇主要介绍常用的聚合查询，均以示例为主，了解基本写法后可以快速阅读，有不好理解的地方，多与我们熟悉的数据库查询SQL作比较，谢谢。