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- 本文只记录ES聚合基本用法,后续有更复杂的需求可以查看相关书籍,如《Elasticsearch搜索引擎构建入门与实战》
 
一、数据聚合
聚合可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。
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
 
1.1、桶聚合
1.1.1、单维度桶聚合
  最简单的桶聚合是单维度桶聚合,指的是按照一个维度对文档进行分组聚合。在桶聚合时,聚合的桶也需要匹配的方式,有terms,filter和ranges等。本节只介绍比较有代表性的terms查询和ranges查询。
GET /hotel/_search
{
  "size": 0,                   // 如果不需要返回匹配的文档信息,最好将返回的文档个数设置为0。这样既可以让结果看起来更整洁,又可以提高查询速度。
  "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
      }
    }
  }
}
 

1.1.2、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
      }
    }
  }
}
 
1.1.3、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",
        "size": 20
      }
    }
  }
}










