执行聚合

source:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.4/getting-started-aggregations.html

聚合操作提供了对数据进行分组和提取统计的能力。简单的理解就是跟SQL中group by的操作一样的。

在es中，你可以在一个查询中同时进行查询命中和聚合操作返回两种结果。

这种一次简单的查询同时获取到两种结果的操作非常的强大且高效，

下面的历史是对status进行聚合，然后返回前10名聚合后的数据倒序（默认）：

curl -X GET "localhost:9200/bank/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "state.keyword"
}
}
}
}
'

上面的操作类似于sql的：

SELECT state, COUNT(*) FROM bank GROUP BY state ORDER BY COUNT(*) DESC LIMIT 10;

 返回如下：

{
  "took": 29,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "skipped" : 0,
    "failed": 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1000,
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "group_by_state" : {
      "doc_count_error_upper_bound": 20,
      "sum_other_doc_count": 770,
      "buckets" : [ {
        "key" : "ID",
        "doc_count" : 27
      }, {
        "key" : "TX",
        "doc_count" : 27
      }, {
        "key" : "AL",
        "doc_count" : 25
      }, {
        "key" : "MD",
        "doc_count" : 25
      }, {
        "key" : "TN",
        "doc_count" : 23
      }, {
        "key" : "MA",
        "doc_count" : 21
      }, {
        "key" : "NC",
        "doc_count" : 21
      }, {
        "key" : "ND",
        "doc_count" : 21
      }, {
        "key" : "ME",
        "doc_count" : 20
      }, {
        "key" : "MO",
        "doc_count" : 20
      } ]
    }
  }
}

我们可以看到有ID这个key有27条数据，tx这个也有27条，AL这个有25条，以此类推

注意我们设置了size=0，因为我们只想返回聚合操作的数据。

基于前面的聚合查询，下面这个是计算每个state对应balance的平均值(依旧是返回倒序的前十条)

curl -X GET "localhost:9200/bank/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "state.keyword"
},
"aggs": {
"average_balance": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}
'

注意我们在group_by_state这个聚合中嵌套了average_balace聚合。这种是所有聚合查询的通用模式：

你可以在聚合中任意嵌套聚合，达到你的查询目的。

基于前面的聚合查询，我们现在按照平均balance降序排序：

curl -X GET "localhost:9200/bank/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'

{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "state.keyword",
"order": {
"average_balance": "desc"
}
},
"aggs": {
"average_balance": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}
'

这个示例展示了如何通过年龄区间来进行聚合，然后得到年龄区间每个性别的平均balance值

curl -X GET "localhost:9200/bank/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_age": {
"range": {
"field": "age",
"ranges": [
{
"from": 20,
"to": 30
},
{
"from": 30,
"to": 40
},
{
"from": 40,
"to": 50
}
]
},
"aggs": {
"group_by_gender": {
"terms": {
"field": "gender.keyword"
},
"aggs": {
"average_balance": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}
}
}
'

还有很多别的聚合查询我们不一一列举了，如果想继续学习可以参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.4/search-aggregations.html

总结：

es是一个简单且复杂的产品，我们到目前为止只学习了一些基础，如何深入学习，如何用过restAPI进行操作，希望这些文件可以给你一个好的参考，学习es的真谛和探索出它更好的功能。