ES聚合入门

聚合示例 需求：计算每个studymodel下的商品数量

sql语句： select studymodel，count(*) from book group by studymodel

GET /book/_search
{
  "size": 0, 
  "query": {
    "match_all": {}
  }, 
  "aggs": {
    "group_by_model": {
      "terms": { "field": "studymodel" }
    }
  }
}

需求：计算每个tags下的商品数量

设置字段"fielddata": true

PUT /book/_mapping/
{
  "properties": {
    "tags": {
      "type": "text",
      "fielddata": true
    }
  }
}

查询

GET /book/_search
{
  "size": 0, 
  "query": {
    "match_all": {}
  }, 
  "aggs": {
    "group_by_tags": {
      "terms": { "field": "tags" }
    }
  }
}

需求：加上搜索条件，计算每个tags下的商品数量

GET /book/_search
{
  "size": 0, 
  "query": {
    "match": {
      "description": "java程序员"
    }
  }, 
  "aggs": {
    "group_by_tags": {
      "terms": { "field": "tags" }
    }
  }
}

需求：先分组，再算每组的平均值，计算每个tag下的商品的平均价格

GET /book/_search
{
    "size": 0,
    "aggs" : {
        "group_by_tags" : {
            "terms" : { 
              "field" : "tags" 
            },
            "aggs" : {
                "avg_price" : {
                    "avg" : { "field" : "price" }
                }
            }
        }
    }
}

需求：计算每个tag下的商品的平均价格，并且按照平均价格降序排序

GET /book/_search
{
    "size": 0,
    "aggs" : {
        "group_by_tags" : {
            "terms" : { 
              "field" : "tags",
              "order": {
                "avg_price": "desc"
              }
            },
            "aggs" : {
                "avg_price" : {
                    "avg" : { "field" : "price" }
                }
            }
        }
    }
}

需求：按照指定的价格范围区间进行分组，然后在每组内再按照tag进行分组，最后再计算每组的平均价格

GET /book/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_price": {
      "range": {
        "field": "price",
        "ranges": [
          {
            "from": 0,
            "to": 40
          },
          {
            "from": 40,
            "to": 60
          },
          {
            "from": 60,
            "to": 80
          }
        ]
      },
      "aggs": {
        "group_by_tags": {
          "terms": {
            "field": "tags"
          },
          "aggs": {
            "average_price": {
              "avg": {
                "field": "price"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

两个核心概念：bucket和metric bucket：一个数据分组

city name
北京 张三
北京 李四
天津 王五
天津 赵六

天津 王麻子

划分出来两个bucket，一个是北京bucket，一个是天津bucket
北京bucket：包含了2个人，张三，李四
上海bucket：包含了3个人，王五，赵六，王麻子

metric：对一个数据分组执行的统计

metric，就是对一个bucket执行的某种聚合分析的操作，比如说求平均值，求最大值，求最小值

select count(*)
from book
group studymodel

bucket：group by studymodel --> 那些studymodel相同的数据，就会被划分到一个bucket中
metric：count(*)，对每个user_id bucket中所有的数据，计算一个数量。还有avg()，sum()，max()，min()