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Elasticsearch 分组聚合查询介绍

IILee
2021-02-25 / 0 评论 / 0 点赞 / 189 阅读 / 6,152 字 / 正在检测是否收录...
温馨提示:
本文最后更新于 2021-02-27,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。

Elasticsearch桶聚合,目的就是数据分组,先将数据按指定的条件分成多个组,然后对每一个组进行统计。 组的概念跟桶是等同的,在ES中统一使用桶(bucket)这个术语。

ES桶聚合的作用跟SQL的group by的作用是一样的,区别是ES支持更加强大的数据分组能力,SQL只能根据字段的唯一值进行分组,分组的数量跟字段的唯一值的数量相等,例如: group by 店铺id, 去掉重复的店铺ID后,有多少个店铺就有多少个分组。

ES常用的桶聚合如下:

  • Terms聚合 - 类似SQL的group by,根据字段唯一值分组
  • Histogram聚合 - 根据数值间隔分组,例如: 价格按100间隔分组,0、100、200、300等等
  • Date histogram聚合 - 根据时间间隔分组,例如:按月、按天、按小时分组
  • Range聚合 - 按数值范围分组,例如: 0-150一组,150-200一组,200-500一组。

提示:桶聚合一般不单独使用,都是配合指标聚合一起使用,对数据分组之后肯定要统计桶内数据,在ES中如果没有明确指定指标聚合,默认使用Value Count指标聚合,统计桶内文档总数。

1.Terms聚合

terms聚合的作用跟SQL中group by作用一样,都是根据字段唯一值对数据进行分组(分桶),字段值相等的文档都分到同一个桶内。

例子:

GET /order/_search?size=0
{
  "aggs": {
    "shop": { // 聚合查询的名字,随便取个名字
      "terms": { // 聚合类型为: terms
        "field": "shop_id" // 根据shop_id字段值,分桶
      }
    }
  }
}

等价SQL:

select shop_id, count(*) from order group by shop_id

返回结果:

{
    ...
    "aggregations" : {
        "shop" : { // 聚合查询名字
            "buckets" : [ // 桶聚合结果,下面返回各个桶的聚合结果
                {
                    "key" : "1", // key分桶的标识,在terms聚合中,代表的就是分桶的字段值
                    "doc_count" : 6 // 默认的指标聚合是统计桶内文档总数
                },
                {
                    "key" : "5",
                    "doc_count" : 3
                },
                {
                    "key" : "9",
                    "doc_count" : 2
                }
            ]
        }
    }
}

2.Histogram聚合

histogram(直方图)聚合,主要根据数值间隔分组,使用histogram聚合分桶统计结果,通常用在绘制条形图报表。

例子:

POST /sales/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "prices" : { // 聚合查询名字,随便取一个
            "histogram" : { // 聚合类型为:histogram
                "field" : "price", // 根据price字段分桶
                "interval" : 50 // 分桶的间隔为50,意思就是price字段值按50间隔分组
            }
        }
    }
}

返回结果:

{
    ...
    "aggregations": {
        "prices" : { // 聚合查询名字
            "buckets": [ // 分桶结果
                {
                    "key": 0.0, // 桶的标识,histogram分桶,这里通常是分组的间隔值
                    "doc_count": 1 // 默认按Value Count指标聚合,统计桶内文档总数
                },
                { 
                    "key": 50.0,
                    "doc_count": 1
                },
                {
                    "key": 100.0,
                    "doc_count": 0
                },
                {
                    "key": 150.0,
                    "doc_count": 2
                }
            ]
        }
    }
}

3.Date histogram聚合

类似histogram聚合,区别是Date histogram可以很好的处理时间类型字段,主要用于根据时间、日期分桶的场景。

例子:

POST /sales/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "sales_over_time" : { // 聚合查询名字,随便取一个
            "date_histogram" : { // 聚合类型为: date_histogram
                "field" : "date", // 根据date字段分组
                "calendar_interval" : "month", // 分组间隔:month代表每月、支持minute(每分钟)、hour(每小时)、day(每天)、week(每周)、year(每年)
                "format" : "yyyy-MM-dd" // 设置返回结果中桶key的时间格式
            }
        }
    }
}

返回结果:

{
    ...
    "aggregations": {
        "sales_over_time": { // 聚合查询名字
            "buckets": [ // 桶聚合结果
                {
                    "key_as_string": "2015-01-01", // 每个桶key的字符串标识,格式由format指定
                    "key": 1420070400000, // key的具体字段值
                    "doc_count": 3 // 默认按Value Count指标聚合,统计桶内文档总数
                },
                {
                    "key_as_string": "2015-02-01",
                    "key": 1422748800000,
                    "doc_count": 2
                },
                {
                    "key_as_string": "2015-03-01",
                    "key": 1425168000000,
                    "doc_count": 2
                }
            ]
        }
    }
}

4.Range聚合

range聚合,按数值范围分桶。

例子:

GET /_search
{
    "aggs" : {
        "price_ranges" : { // 聚合查询名字,随便取一个
            "range" : { // 聚合类型为: range
                "field" : "price", // 根据price字段分桶
                "ranges" : [ // 范围配置
                    { "to" : 100.0 }, // 意思就是 price <= 100的文档归类到一个桶
                    { "from" : 100.0, "to" : 200.0 }, // price>100 and price<200的文档归类到一个桶
                    { "from" : 200.0 } // price>200的文档归类到一个桶
                ]
            }
        }
    }
}

返回结果:

{
    ...
    "aggregations": {
        "price_ranges" : { // 聚合查询名字
            "buckets": [ // 桶聚合结果
                {
                    "key": "*-100.0", // key可以表达分桶的范围
                    "to": 100.0, // 结束值
                    "doc_count": 2 // 默认按Value Count指标聚合,统计桶内文档总数
                },
                {
                    "key": "100.0-200.0",
                    "from": 100.0, // 起始值
                    "to": 200.0, // 结束值
                    "doc_count": 2
                },
                {
                    "key": "200.0-*",
                    "from": 200.0,
                    "doc_count": 3
                }
            ]
        }
    }
}

大家仔细观察的话,发现range分桶,默认key的值不太友好,尤其开发的时候,不知道key长什么样子,处理起来比较麻烦,我们可以为每一个分桶指定一个有意义的名字。

例子:

GET /_search
{
    "aggs" : {
        "price_ranges" : {
            "range" : {
                "field" : "price",
                "keyed" : true,
                "ranges" : [
                    // 通过key参数,配置每一个分桶的名字
                    { "key" : "cheap", "to" : 100 },
                    { "key" : "average", "from" : 100, "to" : 200 },
                    { "key" : "expensive", "from" : 200 }
                ]
            }
        }
    }
}

5.综合例子

前面的例子,都是单独使用aggs聚合语句,代表直接统计所有的文档,实际应用中,经常需要配合query语句,先搜索目标文档,然后使用aggs聚合语句对搜索结果进行统计分析。

例子:

GET /cars/_search
{
    "size": 0, // size=0代表不需要返回query查询结果,仅仅返回aggs统计结果
    "query" : { // 设置查询语句,先赛选文档
        "match" : {
            "make" : "ford"
        }
    },
    "aggs" : { // 然后对query搜索的结果,进行统计
        "colors" : { // 聚合查询名字
            "terms" : { // 聚合类型为:terms 先分桶
              "field" : "color"
            },
            "aggs": { // 通过嵌套聚合查询,设置桶内指标聚合条件
              "avg_price": { // 聚合查询名字
                "avg": { // 聚合类型为: avg指标聚合
                  "field": "price" // 根据price字段计算平均值
                }
              },
              "sum_price": { // 聚合查询名字
                "sum": { // 聚合类型为: sum指标聚合
                  "field": "price" // 根据price字段求和
                }
              }
            }
        }
    }
}

聚合查询支持多层嵌套。
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