使用Elasticsearch进行分组聚合统计-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了使用Elasticsearch进行分组聚合统计。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。

要使用Elasticsearch进行分组聚合统计，可以使用聚合（aggregation）功能。聚合操作允许您根据指定的条件对文档进行分组，并计算每个分组的聚合结果。

针对普通类型的字段，DSL构建语法:

{
  "aggs": {
    "agg_name": {
      "agg_type": {
        "agg_parameters"
      }
    },
    "agg_name2": {
      "agg_type": {
        "agg_parameters"
      }
    },
    ...
  }
}

aggs: aggregations关键字的别名，代表着分组

agg_name: 这个是自定义的名字，可以针对你自己的字段命名一个，最好加上_agg后缀

agg_type: 聚合类型

agg_parameters：聚合参数

聚合类型（agg_type）

Elasticsearch中支持多种聚合类型（agg_type）用于不同的聚合操作。以下是一些常用的聚合类型及其功能：

Terms（词条聚合）：按照字段值进行分组，统计每个分组的文档数量。
Sum（求和聚合）：计算指定字段的总和。
Avg（平均值聚合）：计算指定字段的平均值。
Min（最小值聚合）：找出指定字段的最小值。
Max（最大值聚合）：找出指定字段的最大值。
Stats（统计聚合）：计算指定字段的统计信息，包括最小值、最大值、总和、平均值和文档数量。
Extended Stats（扩展统计聚合）：计算指定字段的扩展统计信息，包括最小值、最大值、总和、平均值、标准差和文档数量。
Cardinality（基数聚合）：计算指定字段的唯一值数量。
Date Histogram（日期直方图聚合）：按照时间间隔对日期字段进行分组。
Range（范围聚合）：将文档按照指定范围进行分组，例如按照价格范围、年龄范围等。
Nested（嵌套聚合）：在嵌套字段上执行子聚合操作。

除了上述示例外，Elasticsearch还提供了更多聚合类型，如Geo Distance（地理距离聚合）、Date Range（日期范围聚合）、Filter（过滤聚合）等。

聚合参数（agg_parameters）

在Elasticsearch中，聚合（aggregation）可以使用不同的参数来控制其行为和结果。以下是一些常用的聚合参数：

1. field（字段）：指定要聚合的字段。
2. size（大小）：限制返回的聚合桶的数量。
3. script（脚本）：使用脚本定义聚合逻辑。
4. min_doc_count（最小文档数量）：指定聚合桶中文档的最小数量要求。
5. order（排序）：按照指定字段对聚合桶进行排序。
6. include/exclude（包含/排除）：根据指定的条件包含或排除聚合桶。
7. format（格式）：对聚合结果进行格式化。
8. precision_threshold（精度阈值）：用于基数聚合的精度控制。
9. interval（间隔）：用于日期直方图聚合的时间间隔设置。
10. range（范围）：用于范围聚合的范围定义。

具体可用的参数取决于聚合类型和使用的Elasticsearch版本。

DSL查询实践

准备工具: Kibana或者Elasticvue

在这里，我使用Elasticvue

网址：Elasticvue - Elasticsearch gui for the browser

这个工具我是装在火狐上的，连接上后能看到节点信息、集群健康、索引信息等等，也支持REST查询，类似在Kibana使用Devtools差不多。

elasticsearch聚合统计,Elasticsearch,elasticsearch,大数据,搜索引擎

单个分组DSL查询, 求分组后的平均值

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "id_agg": {
      "terms": {
        "field": "id", 
        "size": 3 #在有的情况下，如果你的文档数量太多，会导致查询超时、返回数据过多的问题
      },
      "aggs": {
        "sub_id_agg": { 
          "terms": { #匹配搜索
            "field": "id"
          }
        }
      }
    }
  }
}

这张图上面有几个关键信息

`/orderv4/order/_search` 是一个 Elasticsearch 的 REST API 端点，用于执行针对名为 `order` 的索引的搜索操作。

/orderv4/order: 表示索引的名称是 `orderv4`，类型（Type）的名称是 `order`。
在较新的 Elasticsearch 版本中，类型的概念已经逐渐被弃用，因此索引名称后面的 `/order` 可以省略。
_search: 表示执行搜索操作。

左侧是DSL请求体，右边是返回结果

took: 执行搜索的时间，单位是毫秒

timed_out：搜索是否超时

_shards：分片执行情况，这里的total代表参与搜索的总分片数

hits：和搜索文档匹配的文档信息，total代表和搜索条件匹配的总文档数

aggregations：里面是聚合结果，id_agg是刚才在dsl查询的时候设置的聚合名称，sum_other_doc_count代表除了bucket里面的文档数量，还有多少条没有展示。buckets里面的key就是文档里面的id的值是多少，doc_count 表示文档数量，换句话来说就是，id = 0 的数量为 1

使用Java构建分组查询

SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();

// 添加聚合操作
TermsAggregationBuilder aggregationBuilder = AggregationBuilders.terms("id_agg").field("id");
aggregationBuilder.subAggregation(AggregationBuilders.terms("sub_id_agg").field("id"));

searchSourceBuilder.aggregation(aggregationBuilder);

基于nested嵌套类型分组查询

nested（嵌套）是一种特殊的数据类型和查询方式，用于处理嵌套文档结构。它允许在文档中嵌套其他文档，并以一种有层次结构的方式进行索引和查询。

在使用nested查询的时候，先要对你的索引设置Mapping配置。把字段类型设置为nested。

一种是在建索引的时候，就配好Mapping，另外一种方式是直接对索引文档更新。

POST youer_index/_mapping/your_type
{
    "properties":{
        "item_list":{ # 在Java的ESDO模型里，就代表了一个List<Item>， Item是你自己定义的业务对象
            "type":"nested", #给item_list设置嵌套类型
            "properties":{
                "id":{
                    "type":"long"
                },
                "name":{
                    "type":"string"
                },
                "price":{
                    "type":"long"
                }
            }
        }
    }
}

nested字段DSL查询案例

{
    "aggregations":{
        "item_list_agg":{
            "nested":{
                "path":"item_list" # 字段路径必须，不然查不出结果
            },
            "aggs":{
                "sub_item_list_agg":{
                    "terms":{
                        "field":"item_list.id"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

使用Java构建nested分组查询

SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
// 添加聚合操作
AggregationBuilder nested = AggregationBuilders.nested("id_nested_agg", "item_list");
        
// 构建一个terms
TermsAggregationBuilder terms = AggregationBuilders.terms("id_nested_sub_agg").field("id");
        
// 将terms加到nested中
nested.subAggregation(terms);
        
// 添加到最终的查询中
searchSourceBuilder.aggregation(nested);

更多的案例，如果有兴趣的朋友可以自己摸索。下面我就分享一个实战中，如何用Java针对普通字段类型和nested字段类型构建查询语句，同时支持返回多个字段值。

import com.github.houbb.heaven.util.lang.StringUtil;
import org.apache.commons.collections.CollectionUtils;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilder;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * @author : kenny
 * @since : 2023/5/18
 **/
public class AggregationBuilderExample {
    /**
     * 构造一个单桶分组查询，支持普通字段类型和nested字段类型
     * @param aggregationFields
     * @return
     */
    public static AggregationBuilder buildSingeBucketAggregationBuilder(List<String> aggregationFields) {
        if (CollectionUtils.isEmpty(aggregationFields)) {
            throw new RuntimeException("Aggregate search requires aggregate fields!");
        }

        aggregationFields = aggregationFields.stream().filter(StringUtil::isNotEmpty).collect(Collectors.toList());
        String aggregationField = aggregationFields.get(0);
        int dotIndex = aggregationField.indexOf(".");
        AggregationBuilder aggregationBuilder;
        if (dotIndex != -1) {
            String path = aggregationField.substring(0, dotIndex);
            aggregationBuilder = AggregationBuilders.nested(aggregationField + "nested_agg", path);
            AggregationBuilder nestedTerms = AggregationBuilders.terms(aggregationField).field(aggregationField).size(1000);
            aggregationBuilder = aggregationBuilder.subAggregation(nestedTerms);
        }else {
            aggregationBuilder = AggregationBuilders.terms(aggregationField + "_agg").field(aggregationField).size(1000);
        }

        return aggregationBuilder;
    }


    /**
     * 构造一个多桶分组查询，支持普通字段类型和nested字段类型
     * @param aggregationFields
     * @return
     */
    public static List<AggregationBuilder> buildMultiplexBucketAggregationBuilder(List<String> aggregationFields){
        if (CollectionUtils.isEmpty(aggregationFields)) {
            throw new RuntimeException("Aggregate search requires aggregate fields!");
        }

        aggregationFields = aggregationFields.stream().filter(StringUtil::isNotEmpty).collect(Collectors.toList());
        List<AggregationBuilder> aggregations = new ArrayList<>();
        for (String field : aggregationFields){
            int dotIndex = field.indexOf(".");
            AggregationBuilder aggregationBuilder;
            if (dotIndex != -1) {
                String path = field.substring(0, dotIndex);
                aggregationBuilder = AggregationBuilders.nested(field + "_nested_agg", path);
                AggregationBuilder nestedTerms = AggregationBuilders.terms(field).field(field).size(1000);
                aggregationBuilder = aggregationBuilder.subAggregation(nestedTerms);
            }else {
                aggregationBuilder = AggregationBuilders.terms(field).field(field).size(1000);
            }

            aggregations.add(aggregationBuilder);
        }

        return aggregations;
    }
}

针对于结果的解析我们同样也构造一个解析方法文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-553373.html


import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * @author : kenny
 * @since : 2023/5/18
 **/
public class AggregationResultParserExample {

    /**
     * 针对单桶聚合统计
     * @param json ES执行搜索之后返回的MetricAggregation信息
     * @return
     */
    public static Map<String, Integer> parseSingleBucketAggregations(String json) {
        JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(json);
        if (jsonObject == null){
            return null;
        }

        Map<String, Integer> resultMap = new HashMap<>();
        try {
            internal_ParseSingBucketAggregations(jsonObject, resultMap);
        }catch (Exception ex){
            // 处理你自己的异常
        }
        return resultMap;
    }


    private static void internal_ParseSingBucketAggregations(JSONObject jsonObject, Map<String, Integer> map) {
        for (Map.Entry<String, Object> entry : jsonObject.entrySet()) {
            String key = entry.getKey();
            Object value = entry.getValue();

            if (value instanceof JSONObject) {
                JSONObject childObject = (JSONObject) value;
                if (childObject.containsKey("key") && childObject.containsKey("doc_count")) {
                    String childKey = childObject.getJSONObject("key").getString("value");
                    int docCount = childObject.getJSONObject("doc_count").getIntValue("value");
                    map.put(childKey, docCount);
                }
                internal_ParseSingBucketAggregations(childObject, map);
            } else if (value instanceof JSONArray) {
                JSONArray childArray = (JSONArray) value;
                for (Object element : childArray) {
                    if (element instanceof JSONObject) {
                        JSONObject childObject = (JSONObject) element;
                        internal_ParseSingBucketAggregations(childObject, map);
                    }
                }
            }
        }
    }

    /**
     * 解析多桶分组统计
     * @param json ES执行搜索之后返回的MetricAggregation信息
     * @return
     */
    public static Map<String, List<Map<String, Object>>> parseMultiplexBucketAggregations(String json) {
        JSONObject jsonRoot = JSONObject.parseObject(json);
        if (jsonRoot == null){
            return Collections.emptyMap();
        }

        Map<String, List<Map<String, Object>>> resultMap = new HashMap<>();
        try {
            internal_ParseMultiplexBucketAggregations(jsonRoot, "", resultMap);
        }catch (Exception ex){
            // 处理你自己的异常
        }

        return resultMap;
    }

    private static void internal_ParseMultiplexBucketAggregations(JSONObject jsonObject, String prefix, Map<String, List<Map<String, Object>>> resultMap) {
        for (Map.Entry<String, Object> entry : jsonObject.entrySet()) {
            String key = entry.getKey();
            Object value = entry.getValue();

            if (value instanceof JSONObject) {
                JSONObject childObject = (JSONObject) value;
                if (childObject.containsKey("buckets")) {
                    List<Map<String, Object>> bucketList = new ArrayList<>();
                    JSONArray buckets = childObject.getJSONObject("buckets").getJSONArray("elements");
                    for (int i = 0; i < buckets.size(); i++) {
                        JSONObject bucket = buckets.getJSONObject(i);
                        Map<String, Object> bucketMap = new HashMap<>();
                        JSONObject bucketMembers = bucket.getJSONObject("members");
                        for (Map.Entry<String, Object> bucketEntry : bucketMembers.entrySet()) {
                            String bucketKey = bucketEntry.getKey();
                            Object bucketValue = bucketEntry.getValue();
                            if (bucketValue instanceof JSONObject) {
                                JSONObject valueObject = (JSONObject) bucketValue;
                                if (valueObject.containsKey("value")) {
                                    bucketMap.put(bucketKey, valueObject.get("value"));
                                }
                            }
                        }
                        bucketList.add(bucketMap);
                    }

                    resultMap.put(prefix + key, bucketList);
                } else {
                    internal_ParseMultiplexBucketAggregations(childObject, prefix + key + "_", resultMap);
                }
            }
        }
    }
}

到了这里，关于使用Elasticsearch进行分组聚合统计的文章就介绍完了。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！