elasticsearch的数据聚合

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了elasticsearch的数据聚合。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。

聚合可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。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,可以实现近实时搜索效果

聚合种类

聚合常见的有三类:

  • 桶(Bucket)聚合:用来对文档做分组

    • TermAggregation:按照文档字段值分组,例如按照品牌值分组、按照国家分组

    • Date Histogram:按照日期阶梯分组,例如一周为一组,或者一月为一组

  • 度量(Metric)聚合:用以计算一些值,比如:最大值、最小值、平均值等

    • Avg:求平均值

    • Max:求最大值

    • Min:求最小值

    • Stats:同时求max、min、avg、sum等

  • 管道(pipeline)聚合:其它聚合的结果为基础做聚合

注意:参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型  

DSL实现聚合

语句

GET /hotel/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "brandAgg": {
    "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      }
    }
  }
}
  • 设置size为0,结果中不包含文档,只包含聚合结果
  • aggs定义聚合
  • brandAgg给聚合起个名字
  • terms聚合的类型,按照品牌值聚合,所以选择term
  • field参与聚合的字段
  • terms里面的sezi希望获取的聚合结果数量

发起请求的结果 

elasticsearch的数据聚合,elasticsearch,elasticsearch,大数据,搜索引擎

聚合结果排序

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,按照_count降序排列

GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "order": {
          "_count": "desc"  
          },
        "size": 20
      }
    }
  }
}

发起请求的结果, 按照_count降序排列。

elasticsearch的数据聚合,elasticsearch,elasticsearch,大数据,搜索引擎

限定聚合范围

默认情况下,Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合,但真实场景下,用户会输入搜索条件,因此聚合必须是对搜索结果聚合。那么聚合必须添加限定条件。我们可以限定要聚合的文档范围,只要添加query条件即可。

 只对200元以下的文档聚合

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "lte": 200  
      }
    }
  }, 
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      }
    }
  }
}

聚合得到的品牌明显变少了  

elasticsearch的数据聚合,elasticsearch,elasticsearch,大数据,搜索引擎

Metric聚合语法

现在我们需要对桶内的酒店做运算,获取每个品牌的用户评分的min、max、avg等值

 score_stats聚合是在brandAgg的聚合内部嵌套的子聚合。因为我们需要在每个桶分别计算

GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": { 
      "terms": { 
        "field": "brand", 
        "size": 20
      },
      "aggs": { 
        "score_stats": { 
        "stats": { 
          "field": "score" 
          }
        }
      }
    }
  }
}

我们还可以给聚合结果做个排序,例如按照每个桶的酒店平均分做排序,score_stats.avg对score聚合函数的平均值进行降序排序。

GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": { 
      "terms": { 
        "field": "brand", 
        "size": 20,
        "order": {
          "score_stats.avg": "desc"
        }
      },
      "aggs": { 
        "score_stats": { 
        "stats": { 
          "field": "score" 
          }
        }
      }
    }
  }
}

小结

aggs代表聚合,与query同级  

聚合必须的三要素:

  • 聚合名称

  • 聚合类型

  • 聚合字段

聚合可配置属性有:

  • size:指定聚合结果数量

  • order:指定聚合结果排序方式

  • field:指定聚合字段

java代码实现聚合

搜索页面的品牌、城市等信息不应该是在页面写死,而是通过聚合索引库中的酒店数据得来的  

controller类



import cn.itcast.hotel.pojo.PageResult;
import cn.itcast.hotel.pojo.RequestParams;
import cn.itcast.hotel.service.IHotelService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.List;
import java.util.Map;

@RestController
@RequestMapping("/hotel")
public class HotelController {

    @Autowired
    private IHotelService hotelService;


    @PostMapping("filters")
    public Map<String, List<String>> getFilters(@RequestBody RequestParams params){
        return hotelService.getFilters(params);
    }
}

service类



import cn.itcast.hotel.mapper.HotelMapper;
import cn.itcast.hotel.pojo.Hotel;
import cn.itcast.hotel.pojo.HotelDoc;
import cn.itcast.hotel.pojo.PageResult;
import cn.itcast.hotel.pojo.RequestParams;
import cn.itcast.hotel.service.IHotelService;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;

import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.geo.GeoPoint;
import org.elasticsearch.common.unit.DistanceUnit;
import org.elasticsearch.index.query.BoolQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.functionscore.FunctionScoreQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.functionscore.ScoreFunctionBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.Aggregations;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.Terms;
import org.elasticsearch.search.sort.SortBuilders;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

@Service
public class HotelService extends ServiceImpl<HotelMapper, Hotel> implements IHotelService {

    @Autowired
    private RestHighLevelClient client;

    

    @Override
    public Map<String, List<String>> getFilters(RequestParams params) {
        try {
            // 1.准备Request
            SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
            // 2.准备DSL
            // 2.1.query
            // buildBasicQuery(params, request);
            // 2.2.设置size
            request.source().size(0);
            // 2.3.聚合
            buildAggregation(request);
            // 3.发出请求
            SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
            // 4.解析结果
            Map<String, List<String>> result = new HashMap<>();
            Aggregations aggregations = response.getAggregations();
            // 4.1.根据品牌名称,获取品牌结果
            List<String> brandList = getAggByName(aggregations, "brandAgg");
            result.put("品牌", brandList);
            // 4.2.根据品牌名称,获取品牌结果
            List<String> cityList = getAggByName(aggregations, "cityAgg");
            result.put("城市", cityList);
            // 4.3.根据品牌名称,获取品牌结果
            List<String> starList = getAggByName(aggregations, "starAgg");
            result.put("星级", starList);

            return result;
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
    private void buildAggregation(SearchRequest request) {
        request.source().aggregation(AggregationBuilders
                .terms("brandAgg")
                .field("brand")
                .size(100)
        );
        request.source().aggregation(AggregationBuilders
                .terms("cityAgg")
                .field("city")
                .size(100)
        );
        request.source().aggregation(AggregationBuilders
                .terms("starAgg")
                .field("starName")
                .size(100)
        );
    }

    private List<String> getAggByName(Aggregations aggregations, String aggName) {
        // 4.1.根据聚合名称获取聚合结果
        Terms brandTerms = aggregations.get(aggName);
        // 4.2.获取buckets
        List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();
        // 4.3.遍历
        List<String> brandList = new ArrayList<>();
        for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
            // 4.4.获取key
            String key = bucket.getKeyAsString();
            brandList.add(key);
        }
        return brandList;
    }
   
   
}

发送请求,获得结果

elasticsearch的数据聚合,elasticsearch,elasticsearch,大数据,搜索引擎文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-701327.html

到了这里,关于elasticsearch的数据聚合的文章就介绍完了。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!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • ElasticSearch搜索引擎:数据的写入流程

    (1)ES 客户端选择一个节点 node 发送请求过去,这个节点就是协调节点 coordinating node  (2)协调节点对 document 进行路由,通过 hash 算法计算出数据应该落在哪个分片 shard 上,然后根据节点上维护的 shard 信息,将请求转发到对应的实际处理节点node上 shard = hash(document_id) %

    2023年04月14日
    浏览(68)
  • 搜索引擎(大数据检索)论述[elasticsearch原理相关]

    首先需要大致知道搜索引擎有大致几类:1.全文搜索引擎 2.垂直搜索引擎 3.类目搜索引擎等。 1.全文搜索引擎:是全文本覆盖的,百度,google等都是全文本搜索,就是我搜一个词项“方圆”,那么这个词项可以是数字平方的概念,可以是一个人名,可以是一首歌等,所有的相

    2023年04月08日
    浏览(56)
  • 基于Elasticsearch与Hbase组合框架的大数据搜索引擎

    本项目为学校大数据工程实训项目,共开发4周,答辩成绩不错。代码仓库放文章尾,写的不好,代码仅供参考。 对于结构化数据 ,因为它们具有特定的结构,所以我们一般都是可以通过关系型数据库(MySQL,Oracle 等)的二维表(Table)的方式存储和搜索,也可以建立索引。

    2024年02月09日
    浏览(65)
  • Elasticsearch (ES) 搜索引擎: 数据类型、动态映射、多类型(子字段)

    原文链接:https://xiets.blog.csdn.net/article/details/132348634 版权声明:原创文章禁止转载 专栏目录:Elasticsearch 专栏(总目录) ES 映射字段的 数据类型 ,官网文档参考:Field data types。 下面是 ES 常用的一些基本数据类型。 字符串 类型: keyword :类型。 text :文本类型。

    2024年03月23日
    浏览(67)
  • 《Spring Boot 实战派》--13.集成NoSQL数据库,实现Elasticsearch和Solr搜索引擎

             关于搜索引擎 我们很难实现 Elasticseach 和 Solr两大搜索框架的效果;所以本章针对两大搜索框架,非常详细地讲解 它们的原理和具体使用方法, 首先 介绍什么是搜索引擎 、如何用 MySQL实现简单的搜索引擎,以及Elasticseach 的 概念和接口类; 然后介绍Elasticseach

    2023年04月09日
    浏览(91)
  • ES搜索引擎入门+最佳实践(九):项目实战(二)--elasticsearch java api 进行数据增删改查

            本篇是这个系列的最后一篇了,在这之前可以先看看前面的内容: ES搜索引擎入门+最佳实践(一)_flame.liu的博客-CSDN博客 ES搜索引擎入门+最佳实践(二)_flame.liu的博客-CSDN博客 ES搜索引擎入门+最佳实践(三)_flame.liu的博客-CSDN博客 ES搜索引擎入门+最佳实践(四)_flame.liu的博客

    2024年02月12日
    浏览(59)
  • Java SpringBoot API 实现ES(Elasticsearch)搜索引擎的一系列操作(超详细)(模拟数据库操作)

    小编使用的是elasticsearch-7.3.2 基础说明: 启动:进入elasticsearch-7.3.2/bin目录,双击elasticsearch.bat进行启动,当出现一下界面说明,启动成功。也可以访问http://localhost:9200/ 启动ES管理:进入elasticsearch-head-master文件夹,然后进入cmd命令界面,输入npm run start 即可启动。访问http

    2024年02月04日
    浏览(57)
  • 分布式搜索引擎——elasticsearch搜索功能

    Elasticsearch提供了基于JSON的DSL (Domain Specific Language)来定义查询。常见的查询类型包括: 查询所有:查询出所有数据,一般测试用。例如:match_all 全文检索(full text)查询:利用分词器对用户输入内容分词,然后去倒排索引库中匹配。例如: match_query multi_match_query 精确查询:根据精确词条

    2024年02月05日
    浏览(68)
  • 分布式搜索引擎ElasticSearch——搜索功能

    DSL查询分类 DSL官方文档 全文检索查询 精确查询 地理查询 复合查询 Function Score Query function score query Boolean Query 排序 分页 官方文档 高亮 快速入门 match,term,range,bool查询 排序和分页 高亮显示 就是在前面抽取的解析代码中进一步添加关于高亮的解析部分,因为highlight和so

    2024年02月01日
    浏览(54)
  • Elasticsearch全文搜索引擎

    Elasticsearch全文搜索引擎 Elasticsearch简介 windows平台下安装ES 学习ES的预备知识 ES索引操作 ES文档操作 ES高级查询 Golang操作ES起步 Golang操作ES索引 Golang操作ES文档 Golang ES高级查询 Gin集成ES

    2024年02月09日
    浏览(49)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包