Elasticsearch - 聚合获取原始数据并分页&排序&模糊查询-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Elasticsearch - 聚合获取原始数据并分页&排序&模糊查询。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

概述

ES版本： 7.6.

Elasticsearch - 聚合获取原始数据并分页&排序&模糊查询

需要按照主机ID 进行告警时间的汇总，并且还得把主机相关的信息展示出来。

注：所有的数据都存在索引中，通过一个DSL查询展示

实际上就是将terms聚合的结果以列表形式分页展示。

Elasticsearch - 聚合获取原始数据并分页&排序&模糊查询

第一步：聚合获取原始数据并分页

GET index_name/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "getAlarmStatistByHostId": {
      "terms": {
        "field": "host_id",
        "size": 100000,
        "order": {
          "_count": "desc"
        }
      },
      "aggs": {
        "host_details": {
          "top_hits": {
            "size": 1,
            "_source": {
              "include": [
                "host_nameame",
                "host_ip",
                "host_mac"
              ]
            }
          }
        },
        "myBucketSort": {
          "bucket_sort": {
            "from": 0,
            "size": 2,
            "gap_policy": "SKIP"
          }
        }
      }
    },
    "termsCount": {
      "cardinality": {
        "field": "host_id",
        "precision_threshold": 40000
      }
    }
  }
}

知识点：bucket_sort实现分页

bucket_sort中 from不是pageNum，如想实现pageNum效果，from=pageNum*size即可；
terms聚合的size，实际上size可以尽可能的设置大一点，具体大小按实际情况来看；

"myBucketSort": {
          "bucket_sort": {
            "from": 0,
            "size": 2,
            "gap_policy": "SKIP"
          }
        }

在 bucket_sort 中,可以指定以下其他参数:

from: 从哪个桶开始排序,默认是0,表示从第一个桶开始
size: 每个桶有多少个桶,默认是2,表示每个桶有2个桶（其实就是每页展示多少条数据）
gap_policy: 桶之间的策略,可选值有:
- SKIP: 跳过空桶,默认值
- INTERPOLATE: 使用非空桶的最小和最大值来填充空桶
- FAIL: 如果遇到空桶,直接失败

所以上述的配置的意思是

从第一个桶开始排序
每个桶有2个子桶
遇到空桶时跳过空桶
这可以让我们更加精细地控制桶的划分和处理。

知识点：获取 total -----> cardinality 去重

 "termsCount": {
      "cardinality": {
        "field": "host_id",
        "precision_threshold": 40000
      }
    }

field: 指定要计算基数的字段,这里是 host_id
precision_threshold: 基数的精度 threshold,默认为 40000。高于这个阈值,返回的基数为 estimated 值,低于这个阈值,返回 exact 值。

在 Elasticsearch 中,cardinality 算法用来计算字段的基数(不重复的值的个数).

cardinality 算法是通过 HyperLogLog 算法实现的,所以它很高效,可以支持大规模数据的基数统计,并且精度很高。缺省值为3000

Elasticsearch - 聚合获取原始数据并分页&排序&模糊查询

精度阈值选项允许用内存交换精度，并定义了一个唯一的计数，在该计数低于此值时，预计计数接近准确。超过这个值，计数可能会变得有点模糊。支持的最大值是40000，高于这个数字的阈值将具有与40000阈值相同的效果。缺省值为3000。

默认情况下,如果基数超过 40000,cardinality 会返回 estimated 值(估算值),否则返回 exact 值(精确值)。如果文档个数远大于40000,那么会返回estimated值,比如50000, 可以通过 precision_threshold 参数控制这个阈值。

所以,cardinality 很适合用于:

统计网站的访问设备/IP 数量
统计不同产品的数量
统计不同用户的数量
…

它可以提供近实时的统计,对性能影响很小。

小结

利用bucket_sort来分页，cardinality来获取total

第二步分页并支持模糊查询

方式一 query 方式

GET attack/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "bool": {
            "should": [
              {
                "match_phrase": {
                  "host_userName": "guo"
                }
              },
              {
                "match_phrase": {
                  "host_ip": "192.168.198.132"
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "bool": {
            "filter": [
              {
                "terms": {
                  "host_id": [
                    "f261cd4b-8922-4c1f-bb24-72eec4f4245c",
                    "89bd8783-9cbf-4c8d-9160-da4588ee73d7"
                  ]
                }
              }
            ]
          }
        }
      ]
    }
  },
  "aggs": {
    "getAlarmStatistByHostId": {
      "terms": {
        "field": "host_id",
        "size": 100000,
        "order": {
          "_count": "desc"
        }
      },
      "aggs": {
        "host_details": {
          "top_hits": {
            "size": 1,
            "_source": {
              "include": [
                "host_id",
                "host_userName",
                "host_orgPath",
                "host_ip",
                "host_mac"
              ]
            }
          }
        },
        "myBucketSort": {
          "bucket_sort": {
            "from": 0,
            "size": 2,
            "gap_policy": "SKIP"
          }
        }
      }
    },
    "termsCount": {
      "cardinality": {
        "field": "host_id",
        "precision_threshold": 40000
      }
    }
  }
}

{
  "took" : 19,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 8,
    "successful" : 8,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 10,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "getAlarmStatistByHostId" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "f261cd4b-8922-4c1f-bb24-72eec4f4245c",
          "doc_count" : 10,
          "host_details" : {
            "hits" : {
              "total" : {
                "value" : 10,
                "relation" : "eq"
              },
              "max_score" : 9.781191,
              "hits" : [
                {
                  "_index" : "zfattack-202305",
                  "_type" : "_doc",
                  "_id" : "b19af55c-33ec-4e50-93c2-8ae028d96c5c",
                  "_score" : 9.781191,
                  "_source" : {
                    "host_ip" : "192.168.198.132",
                    "host_mac" : "00-0C-29-CA-E9-4C",
                    "host_orgPath" : """112赣州\ztj单位\ztj部门""",
                    "host_userName" : "guo",
                    "host_id" : "f261cd4b-8922-4c1f-bb24-72eec4f4245c"
                  }
                }
              ]
            }
          }
        }
      ]
    },
    "termsCount" : {
      "value" : 1
    }
  }
}

方式二：脚本

GET zfattack-*/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "getAlarmStatistByHostId": {
      "terms": {
        "script": {
          "source": "if(doc['host_id'].value.contains('f261cd4b-8922-4c1f-bb24-72eec4f4245c')) {doc['host_id'].value }"
        },
        "size": 100000,
        "order": {
          "_count": "desc"
        }
      },
      "aggs": {
        "host_details": {
          "top_hits": {
            "size": 1,
            "_source": {
              "include": [
                "host_id",
                "host_userName",
                "host_orgPath",
                "host_ip",
                "host_mac"
              ]
            }
          }
        },
        "myBucketSort": {
          "bucket_sort": {
            "from": 0,
            "size": 2,
            "gap_policy": "SKIP"
          }
        }
      }
    },
    "termsCount": {
      "cardinality": {
        "script": {
          "source": "if(doc['host_id'].value.contains('f261cd4b-8922-4c1f-bb24-72eec4f4245c')) {doc['host_id'].value }"
        },
        "precision_threshold": 40000
      }
    }
  }
}

#! Deprecation: Deprecated field [include] used, expected [includes] instead
{
  "took" : 15,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 8,
    "successful" : 8,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 10,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "getAlarmStatistByHostId" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "f261cd4b-8922-4c1f-bb24-72eec4f4245c",
          "doc_count" : 10,
          "host_details" : {
            "hits" : {
              "total" : {
                "value" : 10,
                "relation" : "eq"
              },
              "max_score" : 1.0,
              "hits" : [
                {
                  "_index" : "zfattack-202305",
                  "_type" : "_doc",
                  "_id" : "7b761eaa-8b65-4608-b3d9-89a82c9b1784",
                  "_score" : 1.0,
                  "_source" : {
                    "host_ip" : "192.168.198.132",
                    "host_mac" : "00-0C-29-CA-E9-4C",
                    "host_orgPath" : """112赣州\ztj单位\ztj部门""",
                    "host_userName" : "guo",
                    "host_id" : "f261cd4b-8922-4c1f-bb24-72eec4f4245c"
                  }
                }
              ]
            }
          }
        }
      ]
    },
    "termsCount" : {
      "value" : 1
    }
  }
}

cardinality 的 script

可以通过 cardinality 的 script 参数来达到过滤的效果。
语法是:

"cardinality": {
  "field": "field_name",
  "script": "condition" 
}

这会统计 field_name 字段中满足 script 条件的基数。
例如,有文档:

{ "age": 10 } 
{ "age": 20 }
{ "age": 30 }
{ "age": 40 }

如果我们要统计 age > 30 的基数,可以使用:

"cardinality": {
  "field": "age",
  "script": "doc['age'].value > 30" 
}

这会返回 2,因为只有 age = 40 的文档满足条件。
再比如,要统计同时满足 age > 30 和 gender = “male” 的用户基数,可以使用:

"cardinality": {
  "field": "age",  
  "script": "doc['age'].value > 30 && doc['gender'].value == 'male'" 
}

这里的 script 使用 Elasticsearch 的 Painless 脚本语言,可以非常灵活地设置过滤逻辑。
所以,通过 script 参数,我们可以实现一些过滤条件,然后统计满足这些条件的字段基数,这给我们带来很大灵活性。

除了 cardinality 聚合,在 termsCount 查询中也可以使用 script 过滤:

"termsCount": {
  "cardinality": {
    "field": "age",
    "script": "doc['age'].value > 30" 
  }
}

这会返回一个 filtered 基数,代表 age 大于 30 的值有多少个。
所以 script 参数让 cardinality 和 termsCount 变得更加强大和灵活。

Elasticsearch - 聚合获取原始数据并分页&排序&模糊查询文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-448292.html

到了这里，关于Elasticsearch - 聚合获取原始数据并分页&排序&模糊查询的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

Elasticsearch - 聚合获取原始数据并分页&排序&模糊查询

概述

第一步：聚合获取原始数据并分页

知识点：bucket_sort实现分页

知识点：获取 total -----> cardinality 去重

小结

第二步分页并支持模糊查询

方式一 query 方式

方式二：脚本

cardinality 的 script

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概述

第一步 ： 聚合获取原始数据并分页

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