聚合(aggregation)功能集是整个Elasticsearch产品中最令人兴奋和有益的功能之一，主要是因为它提供了一个非常有吸引力对之前的facets的替代。
在本教程中，我们将解释Elasticsearch中的聚合（aggregation）并逐步介绍一些示例。 我们比较了指标聚合和存储桶聚合，并展示了如何利用聚合嵌套（对于facets而言这是不可能的）。 欢迎您在本文中复制所有示例代码。
关于Elastic Facets的一点背景
如果您曾经使用过Elasticsearch的facets，那么您肯定了解它们的实用性。 经过丰富的经验，我们在这里告诉您Elasticsearch聚合（aggregations)甚至更好。 facets使您可以快速计算和汇总查询结果，并且可以将其用于各种任务，例如结果值的动态计数或创建分布直方图。 尽管facets非常强大，但它们在Elasticsearch核心中的实现存在一些限制。 由于facets仅执行一级深度的计算，因此将它们组合起来并不容易。
聚合(Aggregation)API(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/7.4/java-aggs.html)解决了这些问题，并且还提供了一种简单的方法在查询时（在单个请求中）进行的非常精确的多级计算。 简而言之：Elasticsearch聚合是对facets的一个更加全面的提高的。
准备数据
为了完成我们今天的练习，我们先来准备一些数据。我们想创建一个叫做sports的索引。为此，我们先创建一个mapping：
PUT sports
{
"mappings": {
"properties": {
"birthdate": {
"type": "date",
"format": "dateOptionalTime"
},
"location": {
"type": "geo_point"
},
"name": {
"type": "keyword"
},
"rating": {
"type": "integer"
},
"sport": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
在上面，我们定义了一个sports索引的mapping。在下面，我们通过bulk API来把我们想要的数据导入到索引中。
POST _bulk/
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"Michael","birthdate":"1989-10-1","sport":"Baseball","rating":["5","4"],"location":"46.22,-68.45"}
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"Bob","birthdate":"1989-11-2","sport":"Baseball","rating":["3","4"],"location":"45.21,-68.35"}
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"Jim","birthdate":"1988-10-3","sport":"Baseball","rating":["3","2"],"location":"45.16,-63.58"}
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"Joe","birthdate":"1992-5-20","sport":"Baseball","rating":["4","3"],"location":"45.22,-68.53"}
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"Tim","birthdate":"1992-2-28","sport":"Baseball","rating":["3","3"],"location":"46.22,-68.85"}
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"Alfred","birthdate":"1990-9-9","sport":"Baseball","rating":["2","2"],"location":"45.12,-68.35"}
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"Jeff","birthdate":"1990-4-1","sport":"Baseball","rating":["2","3"],"location":"46.12,-68.55"}
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"Will","birthdate":"1988-3-1","sport":"Baseball","rating":["4","4"],"location":"46.25,-68.55"}
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"Mick","birthdate":"1989-10-1","sport":"Baseball","rating":["3","4"],"location":"46.22,-68.45"}
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"Pong","birthdate":"1989-11-2","sport":"Baseball","rating":["1","3"],"location":"45.21,-68.35"}
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"Ray","birthdate":"1988-10-3","sport":"Baseball","rating":["2","2"],"location":"45.16,-63.58"}
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"Ping","birthdate":"1992-5-20","sport":"Baseball","rating":["4","3"],"location":"45.22,-68.53"}
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"Duke","birthdate":"1992-2-28","sport":"Baseball","rating":["5","2"],"location":"46.22,-68.85"}
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"Hal","birthdate":"1990-9-9","sport":"Baseball","rating":["4","2"],"location":"45.12,-68.35"}
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"Charge","birthdate":"1990-4-1","sport":"Baseball","rating":["3","2"],"location":"46.12,-68.55"}
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"Barry","birthdate":"1988-3-1","sport":"Baseball","rating":["5","2"],"location":"46.25,-68.55"}
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"Bank","birthdate":"1988-3-1","sport":"Golf","rating":["6","4"],"location":"46.25,-68.55"}
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"Bingo","birthdate":"1988-3-1","sport":"Golf","rating":["10","7"],"location":"46.25,-68.55"}
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"James","birthdate":"1988-3-1","sport":"Basketball","rating":["10","8"],"location":"46.25,-68.55"}
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"Wayne","birthdate":"1988-3-1","sport":"Hockey","rating":["10","10"],"location":"46.25,-68.55"}
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"Brady","birthdate":"1988-3-1","sport":"Football","rating":["10","10"],"location":"46.25,-68.55"}
{"index":{"_index":"sports"}}
{"name":"Lewis","birthdate":"1988-3-1","sport":"Football","rating":["10","10"],"location":"46.25,-68.55"}
通过上面的bulk API接口，我们可以把我们想要的数据输入到sports的索引中。我们可以通过如下的接口来获得我多少条数据：
GET sports/_count
显示结果：
{
"count" : 22,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
}
}
在这个数据库里，我们有可以看到有22条的数据。
动手实践
聚合的两个主要系列是指标聚合（metric aggregations）(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/search-aggregations-metrics.html)和存储桶聚合（bucket aggregation）(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-bucket.html)。
指标聚合计算一组文档中的某些值（例如平均值）； 存储桶聚合将文档分组到存储桶中。 在详细介绍之前，让我们看一下聚合请求的一般结构。除此之前，聚合还有Matrix(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-matrix.html)及Pipleline(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-pipeline.html聚合。
Aggregation结构
"aggregations" : {
"<aggregation_name>" : {
"<aggregation_type>" : {
<aggregation_body>
},
["aggregations" : { [<sub_aggregation>]* } ]
}
[,"<aggregation_name_2>" : { ... } ]*
}
请求json中的聚合（您也可以改用aggs）对象包含聚合名称，类型和主体。 <aggregation_name>是用户定义的名称（不带括号），该名称将唯一标识响应中的聚合名称/键。
<aggregation_type>通常是聚合中的第一个键。 它可以是terms，stats或geo-distance聚合，但这是它的起点。 在我们的<aggregation_type>中，我们有一个<aggregation_body>。 在<aggregation_body>中，我们指定聚合所需的属性。 可用属性取决于聚合的类型。
您可以选择提供子聚合，以将一个聚合元素的结果嵌套到另一个聚合元素中。 此外，您可以在查询中输入多个聚合（aggregation_name_2），以具有更多单独的顶级聚合。 尽管对嵌套级别没有限制，但是您不能将度量标准嵌套在度量标准聚合中，原因如下所述。 在研究可以聚合的不同类型的值之后，我们将了解桶聚合和度量聚合之间的区别。
例子
一些聚合使用从聚合文档中获取的值。 这些值可以从指定的文档字段（field）中获取，也可以从随每个文档生成值的脚本中获取。 下面的第一个示例在名称字段上提供了术语聚合(terms aggregation)，在子聚合rating_avg值上给出了顺序。 如您所见，我们使用嵌套的指标聚合对存储桶聚合的结果进行排序。
尽管我们使用上面给出的索引，但是我们鼓励您运行此查询（以及下面的其他查询）。 您可以从工作中获得直接结果，然后对其进行修改以匹配您的数据集。
另外，请仔细查看我们是否包含“ size”：0，因为我们的重点是聚合结果，而不是文档结果。这里设置为0，表示我们不想得到任何的文档。
GET sports/_search
{
"size": 0,
"aggregations": {
"the_name": {
"terms": {
"field": "name",
"order": {
"rating_avg": "desc"
}
},
"aggregations": {
"rating_avg": {
"avg": {
"field": "rating"
}
}
}
}
}
}
显示的结果为：
{
"took" : 1,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 22,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"the_name" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 12,
"buckets" : [
{
"key" : "Brady",
"doc_count" : 1,
"rating_avg" : {
"value" : 10.0
}
},
{
"key" : "Lewis",
"doc_count" : 1,
"rating_avg" : {
"value" : 10.0
}
},
{
"key" : "Wayne",
"doc_count" : 1,
"rating_avg" : {
"value" : 10.0
}
},
{
"key" : "James",
"doc_count" : 1,
"rating_avg" : {
"value" : 9.0
}
},
{
"key" : "Bingo",
"doc_count" : 1,
"rating_avg" : {
"value" : 8.5
}
},
{
"key" : "Bank",
"doc_count" : 1,
"rating_avg" : {
"value" : 5.0
}
},
{
"key" : "Michael",
"doc_count" : 1,
"rating_avg" : {
"value" : 4.5
}
},
{
"key" : "Will",
"doc_count" : 1,
"rating_avg" : {
"value" : 4.0
}
},
{
"key" : "Barry",
"doc_count" : 1,
"rating_avg" : {
"value" : 3.5
}
},
{
"key" : "Bob",
"doc_count" : 1,
"rating_avg" : {
"value" : 3.5
}
}
]
}
}
}
上面的结果显示：我们得到了按照每个人来进行分类的聚合，而他们的顺序是按照rating_avg聚合所获得平均分数来排序的。
我们还可以提供一个script脚本来生成聚合所使用的值:
GET sports/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"age_range": {
"range": {
"script": {
"source":
"""
ZonedDateTime dob = doc['birthdate'].value;
return params.now - dob.getYear()
"""
,
"params": {
"now": 2019
}
},
"ranges": [
{
"from": 30,
"to": 31
}
]
}
}
}
}
在上面，我们通过脚本生产value source，并对它做出统计。
显示的结果是：
{
"took" : 0,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 22,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"age_range" : {
"buckets" : [
{
"key" : "30.0-31.0",
"from" : 30.0,
"to" : 31.0,
"doc_count" : 4
}
]
}
}
}
上面显示在30至31岁之间的有4个人。
Metric Aggregations
指标聚合类型用于计算整个文档集的指标。 有单值指标聚合（例如avg）和多值指标聚合（例如stats）。 指标聚合的一个简单示例是value_count聚合，它仅返回已为给定字段建立索引的值的总数。 要在运动员数据集中的“sport”字段中找到值的数量，我们可以使用以下查询：
GET sports/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"sport_count": {
"value_count": {
"field": "sport"
}
}
}
}
显示结果：
{
"took" : 2,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 22,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"sport_count" : {
"value" : 22
}
}
}
请注意，这将返回该字段的值总数，而不是唯一值的数目。 因此，在这种情况下（由于每个文档在“ sport”字段中都有一个单词值），结果仅等于索引中的文档数。
Bucket Aggregations
存储桶聚合是用于对文档进行分组的机制。 每种类型的存储桶聚合都有自己的分割文档集的方法。 也许最简单的类型是术语聚合。 这个功能非常像术语方面，返回给定字段索引的唯一术语以及匹配文档的数量。 如果我们想在数据集中的“sport”字段中找到所有值，则可以使用以下方法：
GET sports/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"sport": {
"terms": {
"field": "sport",
"size": 10
}
}
}
}
返回值：
{
"took" : 0,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 22,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"sport" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 0,
"buckets" : [
{
"key" : "Baseball",
"doc_count" : 16
},
{
"key" : "Football",
"doc_count" : 2
},
{
"key" : "Golf",
"doc_count" : 2
},
{
"key" : "Basketball",
"doc_count" : 1
},
{
"key" : "Hockey",
"doc_count" : 1
}
]
}
}
}
您可能会发现geo_distance聚合更具吸引力。 尽管它有许多选项，但在最简单的情况下，它取一个原点和一个距离范围，然后根据给定的geo_point字段计算圆中有多少文档。
假设我们需要知道多少个运动员居住在距离地理位置“ 46.12，-68.55” 20英里范围内。 我们可以使用以下聚合：
GET sports/_search
{
"size": 0,
"aggregations": {
"baseball_player_ring": {
"geo_distance": {
"field": "location",
"origin": "46.12,-68.55",
"unit": "mi",
"ranges": [
{
"from": 0,
"to": 20
}
]
}
}
}
}
返回结果：
{
"took" : 4,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 22,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"baseball_player_ring" : {
"buckets" : [
{
"key" : "*-20.0",
"from" : 0.0,
"to" : 20.0,
"doc_count" : 14
}
]
}
}
}
内嵌 Bucket Aggregations
许多开发人员会同意，桶聚合的最强大方面是嵌套它们的能力。 您可以定义顶级存储桶聚合，并在其内部定义对每个结果存储桶进行操作的第二级聚合。 此嵌套可以根据需要扩展到多个级别。
继续我们的示例，我们可以使用按年龄划分的嵌套范围聚合（根据脚本的“出生日期”计算得出）来进一步细分geo_distance聚合的结果。 假设我们想知道属于两个年龄段的每个运动员中有多少运动员（他们生活在上一节中定义的圈子内）。 我们可以使用以下聚合来获取此信息：
GET sports/_search
{
"size": 0,
"aggregations": {
"baseball_player_ring": {
"geo_distance": {
"field": "location",
"origin": "46.12,-68.55",
"unit": "mi",
"ranges": [
{
"from": 0,
"to": 20
}
]
},
"aggregations": {
"ring_age_ranges": {
"range": {
"script": {
"source":
"""
ZonedDateTime dob = doc['birthdate'].value;
return params.now - dob.getYear()
"""
,
"params": {
"now": 2019
}
},
"ranges": [
{ "from": 30, "to": 31 },
{ "from": 31, "to": 32 }
]
}
}
}
}
}
}
显示的结果为：
{
"took" : 0,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 22,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"baseball_player_ring" : {
"buckets" : [
{
"key" : "*-20.0",
"from" : 0.0,
"to" : 20.0,
"doc_count" : 14,
"ring_age_ranges" : {
"buckets" : [
{
"key" : "30.0-31.0",
"from" : 30.0,
"to" : 31.0,
"doc_count" : 2
},
{
"key" : "31.0-32.0",
"from" : 31.0,
"to" : 32.0,
"doc_count" : 8
}
]
}
}
]
}
}
}
现在，让我们使用stats（多值指标汇总器）来计算最内部结果的一些统计数据。 对于居住在我们圈子中的运动员以及两个年龄段的每个年龄段，我们现在都希望根据结果文档计算“rating”字段的统计信息：
GET sports/_search
{
"size": 0,
"aggregations": {
"baseball_player_ring": {
"geo_distance": {
"field": "location",
"origin": "46.12,-68.55",
"unit": "mi",
"ranges": [
{
"from": 0,
"to": 20
}
]
},
"aggregations": {
"ring_age_ranges": {
"range": {
"script": {
"source":
"""
ZonedDateTime dob = doc['birthdate'].value;
return params.now - dob.getYear()
"""
,
"params": {
"now": 2019
}
},
"ranges": [
{ "from": 30, "to": 31 },
{ "from": 31, "to": 32 }
]
},
"aggregations": {
"rating_stats": {
"stats": {
"field": "rating"
}
}
}
}
}
}
}
}
我们得到一个我们需要的统计信息的响应：
{
"took" : 0,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 22,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"baseball_player_ring" : {
"buckets" : [
{
"key" : "*-20.0",
"from" : 0.0,
"to" : 20.0,
"doc_count" : 14,
"ring_age_ranges" : {
"buckets" : [
{
"key" : "30.0-31.0",
"from" : 30.0,
"to" : 31.0,
"doc_count" : 2,
"rating_stats" : {
"count" : 4,
"min" : 3.0,
"max" : 5.0,
"avg" : 4.0,
"sum" : 16.0
}
},
{
"key" : "31.0-32.0",
"from" : 31.0,
"to" : 32.0,
"doc_count" : 8,
"rating_stats" : {
"count" : 16,
"min" : 2.0,
"max" : 10.0,
"avg" : 7.5,
"sum" : 120.0
}
}
]
}
}
]
}
}
}
如您所见，您可以创建一个包含多个存储更多存储桶的大存储桶。 您还可以获取每个存储分区的指标（metrics)，以及不断提高的复杂性。 通过这些简单的构建块，您可以使用嵌套聚合从数据中获得深刻而复杂的见解。