聚合

聚合表示的是對(duì)某個(gè)索引（index）下的所有文檔進(jìn)行一些統(tǒng)計(jì)之類的操作掷伙，如下圖1所示蹬叭，將左邊索引中的文檔按照作者姓名進(jìn)行分組行疏，姓名相同的在一個(gè)組里弱匪，就可以分為下圖右邊的兩個(gè)組柠逞，從中我們就可以得出名為allen的作者共寫了兩篇文章昧狮，名為smith的作者共寫了三篇文章。在ES中板壮，提供了豐富的語(yǔ)法逗鸣，來(lái)進(jìn)行對(duì)文檔的統(tǒng)計(jì)操作，如對(duì)所有文檔按照ip地址范圍進(jìn)行分組绰精，對(duì)所有文檔按照經(jīng)緯度范圍進(jìn)行分組撒璧，對(duì)距離進(jìn)行分組（如圖2）等等。

在ES的語(yǔ)法中笨使，分組稱之為桶聚合（bucket）卿樱，對(duì)桶內(nèi)的文檔進(jìn)行一些數(shù)值計(jì)算，如求和硫椰，求最大等稱之為指標(biāo)聚合（metric）繁调，還有一些其他聚合如pipeline，matric靶草，在此僅介紹下桶聚合和指標(biāo)聚合蹄胰。

圖1.jpg

圖2.jpg

桶聚合和指標(biāo)聚合

根據(jù)上面我們桶聚合就是對(duì)所有文檔按照某些規(guī)則進(jìn)行分組，然后文檔滿足這些規(guī)則放入一個(gè)桶奕翔，不滿足有放入另外一個(gè)桶裕寨。而指標(biāo)集合指的是對(duì)文檔集中的某一個(gè)字段進(jìn)行數(shù)值上的操作，如求和糠悯，求最大最下等帮坚。

ES聚合語(yǔ)法模板(圖3)

1. 寫關(guān)鍵字aggs
2. 寫聚合的名字
3. 寫聚合的類型（桶聚合和指標(biāo)聚合）妻往，及在類型里寫相應(yīng)的邏輯

常見(jiàn)桶聚合類型

注：terms中不能對(duì)text 類型進(jìn)行操作

常見(jiàn)指標(biāo)聚合類型

3.jpg

例子

以kibana_sample_data_ecommerce樣本數(shù)據(jù)為例子

1. 查詢所有類別為男裝的總稅費(fèi)價(jià)格

GET /kibana_sample_data_ecommerce/_search?
{
  "size":0,
  "aggs": {
    "filter_category": {
      "filter": {
        "term":{
          "category.keyword":"Men's Clothing"
        }
      },
      "aggs":{
        "sum_tax":{
          "sum":{
            "field":"taxful_total_price"
          }
        }
      }
    }
  }
}
# -----------------------------------------------------------------------
  "aggregations" : {
    "filter_category" : {
      "doc_count" : 2024,
      "sum_tax" : {
        "value" : 149393.91015625
      }
    }
  }

2. 查詢所有交易的平均稅費(fèi)還有不同類別下不同制造的平均稅費(fèi)

GET /kibana_sample_data_ecommerce/_search?size=0
{
  "aggs": {
    "all_sum_tax":{
      "sum":{
        "field":"taxful_total_price"
      }
    },
    "term_category": {
      "terms": {
        "field":"category.keyword"
      },
      "aggs":{
        "manufactur":{
          "terms":{
            "field":"manufacturer.keyword"
          },
          "aggs":{
            "avg_tax":{
              "avg":{
                "field":"taxful_total_price"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}
# ------------------------------------------------------------------------------
{
"all_sum_tax" : {
      "value" : 350884.12890625
    }
      "buckets" : [
        {
          "key" : "Men's Clothing",
          "doc_count" : 2024,
          "manufactur" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "Elitelligence",
                "doc_count" : 1242,
                "avg_tax" : {
                  "value" : 67.25540333132045
                }
              },
              {
                "key" : "Low Tide Media",
                "doc_count" : 1125,
                "avg_tax" : {
                  "value" : 79.21282638888889
                }
              },
              {
                "key" : "Oceanavigations",
                "doc_count" : 600,
                "avg_tax" : {
                  "value" : 91.83341145833333
                }
              },
              {
                "key" : "Microlutions",
                "doc_count" : 308,
                "avg_tax" : {
                  "value" : 70.6087789163961
                }
              },
              ...
        }
      {....},
        ...,
      {....}]

參考

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-bucket-filters-aggregation.html