030 ElasticSearch----全文检索技术05---基础知识详解03-聚合

聚合可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析。例如：

什么品牌的手机最受欢迎？
这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？
这些手机每月的销售情况如何？

实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现实时搜索效果。

1.基本概念

Elasticsearch中的聚合，包含多种类型，最常用的两种，一个叫桶，一个叫度量：

(1)桶

桶的作用，是按照某种方式对数据进行分组，每一组数据在ES中称为一个桶，例如我们根据国籍对人划分，可以得到中国桶、英国桶，日本桶……或者我们按照年龄段对人进行划分：0~10,10~20,20~30,30~40等。

Elasticsearch中提供的划分桶的方式有很多：

Date Histogram Aggregation：根据日期阶梯分组，例如给定阶梯为周，会自动每周分为一组
Histogram Aggregation：根据数值阶梯分组，与日期类似
Terms Aggregation：根据词条内容分组，词条内容完全匹配的为一组
Range Aggregation：数值和日期的范围分组，指定开始和结束，然后按段分组
……

bucket aggregations 只负责对数据进行分组，并不进行计算，因此往往bucket中往往会嵌套另一种聚合：metrics aggregations即度量

(2)度量（metrics）

分组完成以后，我们一般会对组中的数据进行聚合运算，例如求平均值、最大、最小、求和等，这些在ES中称为度量

比较常用的一些度量聚合方式：

Avg Aggregation：求平均值
Max Aggregation：求最大值
Min Aggregation：求最小值
Percentiles Aggregation：求百分比
Stats Aggregation：同时返回avg、max、min、sum、count等
Sum Aggregation：求和
Top hits Aggregation：求前几
Value Count Aggregation：求总数
……

为了测试聚合，我们先批量导入一些数据

创建索引及映射：

PUT /cars
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 0
  },
  "mappings": {
    "transactions": {
      "properties": {
        "color": {
          "type": "keyword"
        },
        "make": {
          "type": "keyword"
        }
      }
    }
  }
}

利用postman工具：

响应结果：

使用 Elasticsearch Bulk API /_bulk批量导入数据

POST /cars/transactions/_bulk

{ "index": {}}
{ "price" : 10000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-10-28" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 30000, "color" : "green", "make" : "ford", "sold" : "2014-05-18" }
{ "index": {}}
{ "price" : 15000, "color" : "blue", "make" : "toyota", "sold" : "2014-07-02" }
{ "index": {}}
{ "price" : 12000, "color" : "green", "make" : "toyota", "sold" : "2014-08-19" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 80000, "color" : "red", "make" : "bmw", "sold" : "2014-01-01" }
{ "index": {}}
{ "price" : 25000, "color" : "blue", "make" : "ford", "sold" : "2014-02-12" }

注意：必须有换行符。

响应结果：

注意：在ES中，需要进行聚合、排序、过滤的字段其处理方式比较特殊，因此不能被分词。这里我们将color和make这两个文字类型的字段设置为keyword类型，这个类型不会被分词，将来就可以参与聚合

2.聚合为桶

首先，我们按照汽车的颜色color来划分桶

GET /cars/_search
{
    "size" : 0,
    "aggs" : { 
        "popular_colors" : { 
            "terms" : { 
              "field" : "color"
            }
        }
    }
}

size：查询条数，这里设置为0，因为我们不关心搜索到的数据，只关心聚合结果，提高效率
aggs：声明这是一个聚合查询，是aggregations的缩写
- popular_colors：给这次聚合起一个名字，任意。
  - terms：划分桶的方式，这里是根据词条划分
    - field：划分桶的字段

响应结果：

hits：查询结果为空，因为我们设置了size为0
aggregations：聚合的结果
popular_colors：我们定义的聚合名称
buckets：查找到的桶，每个不同的color字段值都会形成一个桶
- key：这个桶对应的color字段的值
- doc_count：这个桶中的文档数量

通过聚合的结果我们发现，目前红色的小车比较畅销！

3.桶内度量

前面的例子告诉我们每个桶里面的文档数量，这很有用。但通常，我们的应用需要提供更复杂的文档度量。例如，每种颜色汽车的平均价格是多少？

因此，我们需要告诉Elasticsearch使用哪个字段，使用何种度量方式进行运算，这些信息要嵌套在桶内，度量的运算会基于桶内的文档进行

现在，我们为刚刚的聚合结果添加求价格平均值的度量：

GET /cars/_search
{
    "size" : 0,
    "aggs" : { 
        "popular_colors" : { 
            "terms" : { 
              "field" : "color"
            },
            "aggs":{
                "avg_price": { 
                   "avg": {
                      "field": "price" 
                   }
                }
            }
        }
    }
}

postman工具使用：

aggs：我们在上一个aggs(popular_colors)中添加新的aggs。可见度量也是一个聚合
avg_price：聚合的名称
avg：度量的类型，这里是求平均值
field：度量运算的字段

响应结果：

4.桶内嵌套桶

刚刚的案例中，我们在桶内嵌套度量运算。事实上桶不仅可以嵌套运算，还可以再嵌套其它桶。也就是说在每个分组中，再分更多组。

比如：我们想统计每种颜色的汽车中，分别属于哪个制造商，按照make字段再进行分桶

GET /cars/_search
{
    "size" : 0,
    "aggs" : { 
        "popular_colors" : { 
            "terms" : { 
              "field" : "color"
            },
            "aggs":{
                "avg_price": { 
                   "avg": {
                      "field": "price" 
                   }
                },
                "maker":{
                    "terms":{
                        "field":"make"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

原来的color桶和avg计算我们不变
maker：在嵌套的aggs下新添一个桶，叫做maker
terms：桶的划分类型依然是词条
filed：这里根据make字段进行划分

postman中响应结果：

{
    "took": 16,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 8,
        "max_score": 0.0,
        "hits": []
    },
    "aggregations": {
        "popular_colors": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
                {
                    "key": "red",
                    "doc_count": 4,
                    "maker": {
                        "doc_count_error_upper_bound": 0,
                        "sum_other_doc_count": 0,
                        "buckets": [
                            {
                                "key": "honda",
                                "doc_count": 3
                            },
                            {
                                "key": "bmw",
                                "doc_count": 1
                            }
                        ]
                    },
                    "avg_price": {
                        "value": 32500.0
                    }
                },
                {
                    "key": "blue",
                    "doc_count": 2,
                    "maker": {
                        "doc_count_error_upper_bound": 0,
                        "sum_other_doc_count": 0,
                        "buckets": [
                            {
                                "key": "ford",
                                "doc_count": 1
                            },
                            {
                                "key": "toyota",
                                "doc_count": 1
                            }
                        ]
                    },
                    "avg_price": {
                        "value": 20000.0
                    }
                },
                {
                    "key": "green",
                    "doc_count": 2,
                    "maker": {
                        "doc_count_error_upper_bound": 0,
                        "sum_other_doc_count": 0,
                        "buckets": [
                            {
                                "key": "ford",
                                "doc_count": 1
                            },
                            {
                                "key": "toyota",
                                "doc_count": 1
                            }
                        ]
                    },
                    "avg_price": {
                        "value": 21000.0
                    }
                }
            ]
        }
    }
}