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什么品牌的手机最受欢迎？
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这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？
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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，可以实现实时搜索效果。
1.基本概念
Elasticsearch中提供的划分桶的方式有很多：
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Date Histogram Aggregation：根据日期阶梯分组，例如给定阶梯为周，会自动每周分为一组
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Histogram Aggregation：根据数值阶梯分组，与日期类似
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Terms Aggregation：根据词条内容分组，词条内容完全匹配的为一组
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Range Aggregation：数值和日期的范围分组，指定开始和结束，然后按段分组
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……
分组完成以后，我们一般会对组中的数据进行聚合运算，例如求平均值、最大、最小、求和等，这些在ES中称为度量
比较常用的一些度量聚合方式：
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Avg Aggregation：求平均值
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Max Aggregation：求最大值
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Min Aggregation：求最小值
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Percentiles Aggregation：求百分比
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Stats Aggregation：同时返回avg、max、min、sum、count等
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Sum Aggregation：求和
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Top hits Aggregation：求前几
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Value Count Aggregation：求总数
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PUT /cars
{
"settings": {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 0
},
"mappings": {
"transactions": {
"properties": {
"color": {
"type": "keyword"
},
"make": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
响应结果：
使用 Elasticsearch Bulk API /_bulk批量导入数据
POST /cars/transactions/_bulk
{ "index": {}}
{ "price" : 10000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-10-28" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 30000, "color" : "green", "make" : "ford", "sold" : "2014-05-18" }
{ "index": {}}
{ "price" : 15000, "color" : "blue", "make" : "toyota", "sold" : "2014-07-02" }
{ "index": {}}
{ "price" : 12000, "color" : "green", "make" : "toyota", "sold" : "2014-08-19" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 80000, "color" : "red", "make" : "bmw", "sold" : "2014-01-01" }
{ "index": {}}
{ "price" : 25000, "color" : "blue", "make" : "ford", "sold" : "2014-02-12" }
注意：必须有换行符。
响应结果：
GET /cars/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"popular_colors" : {
"terms" : {
"field" : "color"
}
}
}
}
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aggs：声明这是一个聚合查询，是aggregations的缩写
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popular_colors：给这次聚合起一个名字，任意。
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terms：划分桶的方式，这里是根据词条划分
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field：划分桶的字段
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响应结果：
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hits：查询结果为空，因为我们设置了size为0
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aggregations：聚合的结果
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popular_colors：我们定义的聚合名称
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buckets：查找到的桶，每个不同的color字段值都会形成一个桶
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key：这个桶对应的color字段的值
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doc_count：这个桶中的文档数量
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通过聚合的结果我们发现，目前红色的小车比较畅销！
3.
因此，我们需要告诉Elasticsearch使用哪个字段，使用何种度量方式进行运算，这些信息要嵌套在桶内，度量的运算会基于桶内的文档进行
现在，我们为刚刚的聚合结果添加 求价格平均值的度量：
GET /cars/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"popular_colors" : {
"terms" : {
"field" : "color"
},
"aggs":{
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
postman工具使用：
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avg_price：聚合的名称
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avg：度量的类型，这里是求平均值
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field：度量运算的字段
响应结果：
4.
比如：我们想统计每种颜色的汽车中，分别属于哪个制造商，按照make
GET /cars/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"popular_colors" : {
"terms" : {
"field" : "color"
},
"aggs":{
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
},
"maker":{
"terms":{
"field":"make"
}
}
}
}
}
}
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maker：在嵌套的aggs下新添一个桶，叫做maker
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terms：桶的划分类型依然是词条
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filed：这里根据make字段进行划分
postman中响应结果：
{
"took": 16,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 8,
"max_score": 0.0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"popular_colors": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "red",
"doc_count": 4,
"maker": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "honda",
"doc_count": 3
},
{
"key": "bmw",
"doc_count": 1
}
]
},
"avg_price": {
"value": 32500.0
}
},
{
"key": "blue",
"doc_count": 2,
"maker": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "ford",
"doc_count": 1
},
{
"key": "toyota",
"doc_count": 1
}
]
},
"avg_price": {
"value": 20000.0
}
},
{
"key": "green",
"doc_count": 2,
"maker": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "ford",
"doc_count": 1
},
{
"key": "toyota",
"doc_count": 1
}
]
},
"avg_price": {
"value": 21000.0
}
}
]
}
}
}
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我们可以看到，新的聚合
maker被嵌套在原来每一个color的桶中。 -
每个颜色下面都根据
make字段进行了分组 -
我们能读取到的信息：
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红色车共有4辆
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其中3辆是 Honda 本田制造，1辆是 BMW 宝马制造。
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