上一篇讲了Elasticsearch聚合查询中的Metric聚合:Elasticsearch(8) --- 聚合查询(Metric聚合)html
说明
本文主要参考于Elasticsearch 官方文档 7.3版本。 Bucket Aggregationsjson
概念
:Bucket 能够理解为一个桶,它会遍历文档中的内容,凡是符合某一要求的就放入一个桶中,分桶至关与 SQL 中的 group by。app
这篇博客讲的桶的关键字有:Terms Aggregation
、Filter Aggregation
、Histogram Aggregation
、Range Aggregation
、Date Aggregation
。elasticsearch
DELETE cars PUT cars { "mappings": { "properties": { "price": { "type":"long" }, "color": { "type":"keyword" }, "brand": { "type":"keyword" }, "sellTime": { "type":"date" } } } }
属性字段:价格、颜色、品牌、销售时间ide
POST /cars/_bulk { "index": {}} { "price" : 80000, "color" : "red", "brand" : "BMW", "sellTime" : "2014-01-28" } { "index": {}} { "price" : 85000, "color" : "green", "brand" : "BMW", "sellTime" : "2014-02-05" } { "index": {}} { "price" : 120000, "color" : "green", "brand" : "Mercedes", "sellTime" : "2014-03-18" } { "index": {}} { "price" : 105000, "color" : "blue", "brand" : "Mercedes", "sellTime" : "2014-04-02" } { "index": {}} { "price" : 72000, "color" : "green", "brand" : "Audi", "sellTime" : "2014-05-19" } { "index": {}} { "price" : 60000, "color" : "red", "brand" : "Audi", "sellTime" : "2014-06-05" } { "index": {}} { "price" : 40000, "color" : "red", "brand" : "Audi", "sellTime" : "2014-07-01" } { "index": {}} { "price" : 35000, "color" : "blue", "brand" : "Honda", "sellTime" : "2014-08-12" }
命令ui
GET /_cat/count/cars?v
能够看到该索引存在,而且有8条文档数据。.net
官方7.3文档:Terms Aggregationcode
概念
: 根据某一项的每一个惟一的值的聚合。orm
GET cars/_search?size=0 { "aggs" : { "genres" : { "terms" : { "field" : "brand" } } } }
返回结果htm
GET cars/_search?size=0 { "aggs" : { "cars" : { "terms" : { "field" : "brand", "size" : 3 } } } }
返回
从图中能够看出文档数量前三的桶。
GET cars/_search?size=0 { "aggs" : { "genres" : { "terms" : { "field" : "brand", "order" : { "_count" : "asc" } } } } }
GET cars/_search?size=0 { "aggs" : { "brands" : { "terms" : { "field" : "brand", "min_doc_count": 3 } } } }
GET /cars/_search?size=0 { "aggs" : { "JapaneseCars" : { "terms" : { "field" : "brand", "include" : ["BMW", "Audi"] } } } }
这里也只展现些经常使用的,更多有关Terms Aggregation那就看官网吧。
官方文档: Filter Aggregation 和 Filters Aggregation
Filter概念
:指具体的域和具体的值,能够说是在 Terms Aggregation 的基础上进行了过滤,只对特定的值进行了聚合。
GET /cars/_search?size=0 { "aggs" : { "brands" : { "filter" : { "term": { "brand": "BMW" } }, "aggs" : { "avg_price" : { "avg" : { "field" : "price" } } } } } }
返回
Filters概念
: Filter Aggreagtion 只能指定一个过滤条件,响应也只是单个桶。若是想要只对多个特定值进行聚合,使用 Filter Aggreagtion 只能进行屡次请求。
而使用 Filters Aggreagation 就能够解决上述的问题,它能够指定多个过滤条件,也是说能够对多个特定值进行聚合。
GET /cars/_search?size=0 { "size": 0, "aggs" : { "cars" : { "filters" : { "filters" : { "colorBucket" : { "match" : { "color" : "red" }}, "brandBucket" : { "match" : { "brand" : "Audi" }} } } } } }
返回
概念
Histogram与Terms聚合相似,都是数据分组,区别是Terms是按照Field的值分组,而Histogram能够按照指定的间隔对Field进行分组
GET /cars/_search?size=0 { "aggs" : { "prices" : { "histogram" : { "field" : "price", "interval" : 10000 } } } }
返回
上面的分桶咱们能够发现价格在5000~6000 的文档没有也显示为0,咱们想把若是桶中没有文档就不显示该桶
GET /cars/_search?size=0 { "aggs" : { "prices" : { "histogram" : { "field" : "price", "interval" : 10000, "min_doc_count" : 1 } } } }
返回
官方文档:Range Aggregation
概念
: 根据用户传递的范围参数做为桶,进行相应的聚合。在同一个请求中,能够传递多组范围,每组范围做为一个桶。
GET /cars/_search?size=0 { "aggs" : { "price_ranges" : { "range" : { "field" : "price", "ranges" : [ { "to" : 50000 }, { "from" : 5000, "to" : 80000 }, { "from" : 80000 } ] } } } }
返回
咱们也能够指定key的名称
GET /cars/_search?size=0 { "aggs" : { "price_ranges" : { "range" : { "field" : "price", "ranges" : [ { "key" : "xiaoyu", "to" : 50000 }, { "key" : "baohan", "from" : 5000, "to" : 80000 }, { "key" : "dayu", "from" : 80000 } ] } } } }
返回
官方文档: Date Histogram Aggregation 和 Date Range Aggregation
Date Histogram概念
针对于时间格式数据的直方图聚合,基本的特性与 Histogram Aggregation 一致。
注意
官方文档这里不是interval而是calendar_interval,可是按照这样操做会报错,由于我看的7.3的文档,而我部署的es是7.1版本。说明这个地方7.3有了改进。
POST /cars/_search?size=0 { "aggs" : { "sales_over_time" : { "date_histogram" : { "field" : "sellTime", "interval" : "1M", "format" : "yyyy-MM-dd" } } } }
返回
Date Range概念
:针对于时间格式数据的范围聚合,基本的特性与 Range Aggreagtion 一致。
POST /cars/_search?size=0 { "aggs": { "range": { "date_range": { "field": "sellTime", "format": "MM-yyyy", "ranges": [ { "to": "now-10M/M" }, { "from": "now-10M/M" } ] } } } }
上面的意思是10个月前的分为一个桶,10个月前以后的分为一个桶
一、Elasticsearch核心技术与实战---阮一鸣(eBay Pronto平台技术负责人
三、Elasticsearch聚合——Bucket Aggregations
我相信,不管从此的道路多么坎坷,只要抓住今天,早晚会在奋斗中尝到人生的甘甜。抓住人生中的一分一秒,赛过虚度中的一月一年!(14)