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ElasticSearch聚合操作

10月前 作者：Charge8 分类：Toy博客 阅读(36) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ElasticSearch聚合操作。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。

一、聚合简介

1、聚合简介

Elasticsearch除搜索以外，提供了针对 ES 数据进行统计分析的功能。

聚合(aggregations)：可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。

基本语法：

"aggs" : { #和query同级的关键词 
    "<aggregation_name>" : { #自定义的聚合名字 
        "<aggregation_type>" : { #聚合的定义：不同的type+body 
            <aggregation_body> 
    } 
    [,"meta" : { [<meta_data_body>] } ]? 
    [,"aggregations" : { [<sub_aggregation>]+ } ]? #子聚合查询 
  } 
  [,"<aggregation_name_2>" : { ... } ]* #可以包含多个同级的聚合查询 
 }

2、聚合的分类

  • Metric Aggregation：一些数学运算，可以对文档字段进行统计分析，类比 Mysql中的 min(), max(), sum() 操作。
  • Bucket Aggregation：一些满足特定条件的文档的集合放置到一个桶里，每一个桶关联一个 key，类比Mysql中的group by操作。
  • Pipeline Aggregation：对其他的聚合结果进行二次聚合。

示例数据：

DELETE /employees 
#创建索引库 
PUT /employees
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "age": {
        "type": "integer"
      },
      "gender": {
        "type": "keyword"
      },
      "job": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 50
          }
        }
      },
      "name": {
        "type": "keyword"
      },
      "salary": {
        "type": "integer"
      }
    }
  }
} 

PUT /employees/_bulk 
{ "index" : { "_id" : "1" } } 
{ "name" : "Emma","age":32,"job":"Product Manager","gender":"female","salary":35000 } 
{ "index" : { "_id" : "2" } }
{ "name" : "Underwood","age":41,"job":"Dev Manager","gender":"male","salary": 50000} 
{ "index" : { "_id" : "3" } } 
{ "name" : "Tran","age":25,"job":"Web Designer","gender":"male","salary":18000 } 
{ "index" : { "_id" : "4" } } 
{ "name" : "Rivera","age":26,"job":"Web Designer","gender":"female","salary": 22000} 
{ "index" : { "_id" : "5" } } 
{ "name" : "Rose","age":25,"job":"QA","gender":"female","salary":18000 } 
{ "index" : { "_id" : "6" } } 
{ "name" : "Lucy","age":31,"job":"QA","gender":"female","salary": 25000} 
{ "index" : { "_id" : "7" } } 
{ "name" : "Byrd","age":27,"job":"QA","gender":"male","salary":20000 } 
{ "index" : { "_id" : "8" } } 
{ "name" : "Foster","age":27,"job":"Java Programmer","gender":"male","salary": 20000} 
{ "index" : { "_id" : "9" } } 
{ "name" : "Gregory","age":32,"job":"Java Programmer","gender":"male","salary":22000 } 
{ "index" : { "_id" : "10" } } 
{ "name" : "Bryant","age":20,"job":"Java Programmer","gender":"male","salary": 9000} 
{ "index" : { "_id" : "11" } } 
{ "name" : "Jenny","age":36,"job":"Java Programmer","gender":"female","salary":38000 } 
{ "index" : { "_id" : "12" } } 
{ "name" : "Mcdonald","age":31,"job":"Java Programmer","gender":"male","salary": 32000} 
{ "index" : { "_id" : "13" } } 
{ "name" : "Jonthna","age":30,"job":"Java Programmer","gender":"female","salary":30000 } 
{ "index" : { "_id" : "14" } } 
{ "name" : "Marshall","age":32,"job":"Javascript Programmer","gender":"male","salary": 25000} 
{ "index" : { "_id" : "15" } } 
{ "name" : "King","age":33,"job":"Java Programmer","gender":"male","salary":28000 } 
{ "index" : { "_id" : "16" } } 
{ "name" : "Mccarthy","age":21,"job":"Javascript Programmer","gender":"male","salary": 16000} 
{ "index" : { "_id" : "17" } }
{ "name" : "Goodwin","age":25,"job":"Javascript Programmer","gender":"male","salary": 16000} 
{ "index" : { "_id" : "18" } } 
{ "name" : "Catherine","age":29,"job":"Javascript Programmer","gender":"female","salary": 20000} 
{ "index" : { "_id" : "19" } } 
{ "name" : "Boone","age":30,"job":"DBA","gender":"male","salary": 30000} 
{ "index" : { "_id" : "20" } } 
{ "name" : "Kathy","age":29,"job":"DBA","gender":"female","salary": 20000}

二、聚合操作

1、Metric Aggregation

Metric Aggregation 一些数学运算，可以对文档字段进行统计分析。

比如：

  • 单值分析：只输出一个分析结果
    • min, max, avg, sum
    • Cardinality（类似distinct Count)
  • 多值分析：输出多个分析结果
    • stats（统计）, extended stats
    • percentile （百分位）, percentile rank
    • top hits(排在前面的示例)

1.1 查询员工的最低最高和平均工资

#多个 Metric 聚合，找到最低最高和平均工资 
POST /employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "max_salary": {
      "max": {
        "field": "salary"
      }
    },
    "min_salary": {
      "min": {
        "field": "salary"
      }
    },
    "avg_salary": {
      "avg": {
        "field": "salary"
      }
    }
  }
}

1.2 对salary进行统计

# 一个聚合，输出多个统计值
POST /employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "stats_salary": {
      "stats": {
        "field": "salary"
      }
    }
  }
}

1.3 cardinate对搜索结果去重统计

#对job结果去重统计
POST /employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "cardinate": {
      "cardinality": {
        "field": "job.keyword"
      }
    }
  }
}

2、Bucket Aggregation

Bucket Aggregation：按照一定的规则，将文档分配到不同的桶中，每一个桶关联一个 key，从而达到分类的目的。类比Mysql中的group by操作。

ES提供的一些常见的Bucket Aggregation。

  • Terms，需要字段支持filedata
    • keyword 默认支持fielddata
    • text需要在Mapping 中开启fielddata，会按照分词后的结果进行分桶
  • 数字类型
    - Range / Data Range
    - Histogram（直方图） / Date Histogram
  • 支持嵌套：也就在桶里再做分桶

2.1 获取 job的分类信息

POST /employees/_search 
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword"
      }
    }
  }
}

聚合可配置属性有：

  • field：指定聚合字段
  • size：指定聚合结果数量
  • order：指定聚合结果排序方式

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：

POST /employees/_search 
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword",
        "size": 10,
        "order": {
          "_count": "desc"
        }
      }
    }
  }
}

2.2 限定聚合范围

#只对salary在10000元以上的文档聚合
POST /employees/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "salary": {
        "gte": 10000
      }
    }
  },
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword",
        "size": 10,
        "order":{
          "_count": "asc"
        }
      }
    }
  }
}

2.3 对 Text 字段进行 terms 聚合查询，会失败抛出异常

注意：对 Text 字段进行 terms 聚合查询，会失败抛出异常。

POST /employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field": "job"
      }
    }
  }
}

ElasticSearch聚合操作

解决办法：对 Text 字段打开 fielddata，支持 terms aggregation

#text字段打开fielddata.
PUT /employees/_mapping 
{
  "properties": {
    "job": {
      "type": "text",
      "fielddata": true
    }
  }
}

#对 text字段进行分词，分词后的terms
POST /employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field": "job",
        "size": 10
      }
    }
  }
}

对 job.keyword 和 job 进行 terms 聚合，分桶的总数并不一样

POST /employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "cardinate": {
      "cardinality": {
        "field": "job"
         #"field": "job.keyword"
      }
    }
  }
}

2.4 Range & Histogram聚合

Range & Histogram聚合：

  • 按照数字的范围，进行分桶
  • 在 Range Aggregation中，可以自定义 Key
2.4.1 Range 示例：按照工资的 Range 分桶
#Salary Range分桶，可以自己定义 key 
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "salary_range": {
      "range": {
        "field": "salary",
        "ranges": [
          {
            "to": 10000
          },
          {
            "from": 10000,
            "to": 20000
          },
          {
            "key": ">20000",
            "from": 20000
          }
        ]
      }
    }
  }
}
2.4.2 Histogram示例：按照工资的间隔分桶
#工资0到10万，以 5000一个区间进行分桶 
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "salary_histrogram": {
      "histogram": {
        "field": "salary",
        "interval": 5000,
        "extended_bounds": {
          "min": 0,
          "max": 100000
        }
      }
    }
  }
}

2.5 top_hits

top_hits应用场景：当获取分桶后，桶内最匹配的顶部文档列表

# 指定size，不同工种中，年纪最大的3个员工的具体信息 
POST /employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword"
      },
      "aggs": {
        "old_employee": {
          "top_hits": {
            "size": 3,
            "sort": [
              {
                "age": {
                  "order": "desc"
                }
              }
            ]
          }
        }
      }
    }
  }
}

2.6 嵌套聚合示例

# 嵌套聚合1，按照工作类型分桶，并统计工资信息 
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "Job_salary_stats": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword"
      },
      "aggs": {
        "salary": {
          "stats": {
            "field": "salary"
          }
        }
      }
    }
  }
} 

# 多次嵌套。根据工作类型分桶，然后按照性别分桶，计算工资的统计信息 
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "Job_gender_stats": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword"
      },
      "aggs": {
        "gender_stats": {
          "terms": {
            "field": "gender"
          },
          "aggs": {
            "salary_stats": {
              "stats": {
                "field": "salary"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

3、Pipeline Aggregation

Pipeline Aggregation：支持对聚合分析的结果，再次进行聚合分析。

Pipeline 的分析结果会输出到原结果中，根据位置的不同，分为两类：

  • Sibling：结果和现有分析结果同级
    • Max，min，Avg & Sum Bucket
    • Stats，Extended Status Bucket
    • Percentiles Bucket
  • Parent：结果内嵌到现有的聚合分析结果之中
    • Derivative(求导)
    • Cumultive Sum(累计求和)
    • Moving Function(移动平均值 )

3.1 min_bucket示例：最小值

在员工数最多的工种里，找出平均工资最低的工种

# 平均工资最低的工种 
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "avg_salary": {
          "avg": {
            "field": "salary"
          }
        }
      }
    },
    "min_salary_by_job": {
      "min_bucket": {
        "buckets_path": "jobs>avg_salary"
      }
    }
  }
}
  • min_salary_by_jo b结果和 jobs的聚合同级
  • min_bucket求之前结果的最小值
  • 通过 bucket_path关键字指定路径

3.2 Stats示例：统计分析

#平均工资的统计分析 
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "avg_salary": {
          "avg": {
            "field": "salary"
          }
        }
      }
    },
    "stats_salary_by_job": {
      "stats_bucket": {
        "buckets_path": "jobs>avg_salary"
      }
    }
  }
}

3.3 percentiles示例：百分位数

# 平均工资的百分位数 
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "avg_salary": {
          "avg": {
            "field": "salary"
          }
        }
      }
    },
    "percentiles_salary_by_job": {
      "percentiles_bucket": {
        "buckets_path": "jobs>avg_salary"
      }
    }
  }
}

3.4 Cumulative_sum示例：累计求和

#按年龄累计求和
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "age": {
      "histogram": {
        "field": "age",
        "min_doc_count": 0,
        "interval": 1
      },
      "aggs": {
        "avg_salary": {
          "avg": {
            "field": "salary"
          }
        },
        "cumulative_salary": {
          "cumulative_sum": {
            "buckets_path": "avg_salary"
          }
        }
      }
    }
  }
}

3.5 聚合的作用范围

ES聚合分析的默认作用范围是 query的查询结果集，同时 ES还支持以下方式改变聚合的作用范围：

  • Filter
  • Post Filter
  • Global
#Query
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 20
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword"
      }
    }
  }
} 

#Filter 
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "older_person": {
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "from": 35
          }
        }
      },
      "aggs": {
        "jobs": {
          "terms": {
            "field": "job.keyword"
          }
        }
      }
    },
    "all_jobs": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword"
      }
    }
  }
} 

#Post field. 一条语句，找出所有的job类型。还能找到聚合后符合条件的结果 
POST employees/_search
{
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword"
      }
    }
  },
  "post_filter": {
    "match": {
      "job.keyword": "Dev Manager"
    }
  }
} 

#global 
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 40
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword"
      }
    },
    "all": {
      "global": {},
      "aggs": {
        "salary_avg": {
          "avg": {
            "field": "salary"
          }
        }
      }
    }
  }
}

3.6 排序

指定 order，按照 count和 key进行排序：

  • 默认情况，按照 count降序排序
  • 指定 size，就能返回相应的桶
#排序 order 
#count and key 
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 20
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword",
        "order": [
          {
            "_count": "asc"
          },
          {
            "_key": "desc"
          }
        ]
      }
    }
  }
} 

#排序 order 
#count and key 
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword",
        "order": [
          {
            "avg_salary": "desc"
          }
        ]
      },
      "aggs": {
        "avg_salary": {
          "avg": {
            "field": "salary"
          }
        }
      }
    }
  }
} 

#排序 order 
#count and key 
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword",
        "order": [
          {
            "stats_salary.min": "desc"
          }
        ]
      },
      "aggs": {
        "stats_salary": {
          "stats": {
            "field": "salary"
          }
        }
      }
    }
  }
}

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