七.全文检索ElasticSearch经典入门-聚合查询

前言

今天我们讲ES的高亮和聚合查询,聚合功能是ES很重要的功能，它基于查询条件来对数据进行分桶和计算。它提供了类似于关系型数据库的SUM，COUNT, AVG , Group By 等功能。聚合也可以嵌套，可以组成复杂的操作。

聚合概述

ES聚合包括：Metrics Aggregations 指标聚合 ；Bucket Aggregations 桶聚合 ；Pipeline Aggregations 管道聚合 ；Matrix Aggregations 矩阵聚合；

• Metrics Aggregations 指标聚合 ：提供了类似于关系型数据库的 count,sum,avg,min,max 等统计方式。
• Bucket Aggregations 桶聚合 ：桶聚合类似于分组统计 group by , 它执行的是对文档分组的操作，把特性相同的文档分到一个桶里(理解成一个group)。
• Pipeline Aggregations 管道聚合 : 管道聚合主要是把其他聚合的结果再进行聚合
• Matrix Aggregations 矩阵聚合：矩阵聚合，此功能处于技术预览阶段，可能会在未来版本中更改或删除。

下面是聚合语法如下

GET /index/type/_search
{
  "query":{
    ...
  },
  "aggs":{
    "指定聚合名字":{
      "指定聚合方式":{
        "field":"按那个字段聚合"
      }
    }
  }
}

注意：本文并不会把ES所有的聚合都讲到，您可以通过官网自行学习其他的聚合如何使用 ，参考文档 ES聚合查询

指标聚合 Metrics Aggregations

指标聚合，它可以对文档数据进行权重统计，比如求：最大值，最小值，求和，求平均等。就如何关系型数据库中的统计函数。

MAX;MIN;SUM;AVG

• Max Aggregation，求最大值。如同于关系型数据库中的 max函数

• Min Aggregation，求最小值。如同于关系型数据库中的 min 函数

• Sum Aggregation，求和。如同于关系型数据库中的 sum 函数

• Avg Aggregation，求平均数。如同于关系型数据库中的 avg函数

案例：[Max Aggregation] : 查询价格最大值

GET /orders/_doc/_search
{
  "query":{
    "match":{
      "title":"鼠标"
    }
    
  },
  "aggs":{ 					//代表是聚合查询
    "maxAmount":{ 			//取个名字，任意指定
      "max":{ 				//使用max聚合方式
        "field":"amount" 	//按照amount字段做max聚合
      }
    }
  }
}

效果如下 多种聚合一起用

统计聚合: Stats Aggregation

Stats Aggregation，统计聚合可以统计出某个字段的 ：min、max、sum、count、avg5个值，案例：求金额的：最小，最大，总和，数量，平均值。

GET /orders/_doc/_search
{
  "query":{
    "match":{
      "title":"鼠标"
    }
    
  },
  "aggs":{
    "statsAmount":{
      "stats":{
        "field":"amount"
      }
    }
  }
}

执行效果如下

值计数聚合 Value Count Aggregation

Value Count Aggregation，值计数聚合，可以按照某一个字段进行数量统计，类似于关系型数据库的count(id)的效果，案例：统计订单数量

GET /orders/_doc/_search
{
  "query":{
    "match":{
      "title":"鼠标"
    }
    
  },
  "aggs":{
    "countAmount":{
      "value_count":{
        "field":"id"
      }
    }
  }
}

执行效果如下

去重 distinct 聚合

distinct 聚合可以根据某个字段计算文档非重复的个数（去重计数），相当于sql中的distinct。案例：计算出商品数量，标题去重

GET /orders/_doc/_search
{
  
  "aggs":{
    "countAmount":{
      "cardinality":{
        "field":"status"
      }
    }
  }
}

查询效果如下

百分比统计Percentiles Aggregation

Percentiles Aggregation，百分比聚合，可以统计出满足某个值的文档在所有文档中的占比，默认返回[ 1, 5, 25, 50, 75, 95, 99 ]分位上的值。案例： - “1.0”：100.0 ：代表金额 { //聚合名字 String aggName = aggregationEntry.getKey(); Aggregation aggregation = aggregationEntry.getValue(); System.out.println("聚合名字 = "+aggName); if(aggregation instanceof ParsedLongTerms){ //对应terms聚合 ParsedLongTerms agg = (ParsedLongTerms) aggregation; agg.getBuckets().forEach(bucket->{ String key = bucket.getKeyAsString(); long docCount = bucket.getDocCount(); System.out.println("key = "+key +" ; docCount = "+docCount); }); } if(aggregation instanceof ParsedStats){ //对应stats聚合 ParsedStats agg = (ParsedStats) aggregation; System.out.println(agg.getAvg()); System.out.println(agg.getMax()); System.out.println(agg.getCount()); System.out.println(agg.getSum()); System.out.println(agg.getMin()); } if(aggregation instanceof ParsedSum){ //对应sum聚合 ParsedSum agg = (ParsedSum) aggregation; System.out.println(agg.getValue()); } }); }

你可以编写一个结果对象对文档列表数据和聚合数据进行封装，然后返回给前端页面。这里打印的效果如下

文章结束，希望对你有所帮助，喜欢的话请给个好评，评论过百，我就是秃头也出下章。