**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。
聚合的种类聚合常见的有三类：
**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
DSL实现聚合 Bucket桶聚合语法**注意：**参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型
示例：
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" : 2,
"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" : 39,
"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
},
{
"key" : "华美达",
"doc_count" : 13
},
{
"key" : "和颐",
"doc_count" : 12
},
{
"key" : "万豪",
"doc_count" : 11
},
{
"key" : "喜来登",
"doc_count" : 11
},
{
"key" : "希尔顿",
"doc_count" : 10
}
]
}
}
}
聚合结果排序
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
}
}
}
}
限定聚合范围
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元以下的文档聚合
}
}
},
"size": 0,
"aggs": {
"brandAgg": {
"terms": {
"field": "brand",
"order": {
"_count": "asc"
},
"size": 20
}
}
}
}
结果：
{
"took" : 60,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 17,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"brandAgg" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 0,
"buckets" : [
{
"key" : "7天酒店",
"doc_count" : 1
},
{
"key" : "汉庭",
"doc_count" : 1
},
{
"key" : "速8",
"doc_count" : 2
},
{
"key" : "如家",
"doc_count" : 13
}
]
}
}
}
Metric聚合语法
stat聚合：就可以获取min、max、avg等结果。
语法如下：
GET /hotel/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"brandAgg": {
"terms": {
"field": "brand",
"order": {
"_count": "asc"
},
"size": 20
},
"aggs": {// 是brands聚合的子聚合，也就是分组后对每组分别计算
"scoreAgg": {// 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。
给聚合结果做个排序:
GET /hotel/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"brandAgg": {
"terms": {
"field": "brand",
"order": {
"scoreAgg.avg": "desc"
},
"size": 20
},
"aggs": {
"scoreAgg": {
"stats": {
"field": "score"
}
}
}
}
}
}
小结
aggs代表聚合，与query同级，此时query的作用是？
限定聚合的的文档范围
聚合必须的三要素：
聚合名称聚合类型聚合字段
聚合可配置属性有：
size：指定聚合结果数量order：指定聚合结果排序方式field：指定聚合字段 RestClient实现聚合 API语法
聚合条件与query条件同级别，因此需要使用request.source()来指定聚合条件。
聚合条件的语法：
聚合的结果也与查询结果不同，API也比较特殊。不过同样是JSON逐层解析
示例代码 @Test
void testAggregation() throws IOException {
//准备request
SearchRequest request=new SearchRequest("hotel");
//准备DSL
//去掉文档数据
request.source().size(0);
//聚合
request.source().aggregation(AggregationBuilders
.terms("brandAgg")
.field("brand")
.size(20)
);
//发出请求
SearchResponse response=client.search(request,RequestOptions.DEFAULT);
//解析结果
Aggregations aggregations = response.getAggregations();
//根据聚合名称获取聚合结果
Terms brandTerams = aggregations.get("brandAgg");
//获取buckets
List buckets = brandTerams.getBuckets();
//遍历
for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
//获取key
String key = bucket.getKeyAsString();
System.out.println(key);
}
}
@BeforeEach
void setUp() {
client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(
HttpHost.create("http://192.168.116.131:9200")
));
}
@AfterEach
void tearDown() throws IOException {
client.close();
}
