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【Elasticsearch系列十一】聚合 DSL API

article 2024/9/20 23:21:42

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博客目录

- - 1.all-分组-计数
  - 2.分组-计数
  - 3.搜索-分组
  - 4.分组-平均
  - 5.分组-平均-排序
  - 6.分组-分组-组内平均

1.all-分组-计数

计算每个 studymodel 下的商品数量

sql 语句： select studymodel，count(*) from book group by studymodel

GET /book/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "group_by_model": {
      "terms": { "field": "studymodel" }
    }
  }
}

2.分组-计数

计算每个 tags 下的商品数量

设置字段"fielddata": true,这个步骤很重要,不然会报错

在 es 中，text 类型的字段使用一种叫做 fielddata 的查询时内存数据结构。当字段被排序，聚合或者通过脚本访问时这种数据结构会被创建。它是通过从磁盘读取每个段的整个反向索引来构建的，然后存存储在 java 的堆内存中。

fileddata 默认是不开启的。Fielddata 可能会消耗大量的堆空间，尤其是在加载高基数文本字段时。一旦 fielddata 已加载到堆中，它将在该段的生命周期内保留。此外，加载 fielddata 是一个昂贵的过程，可能会导致用户遇到延迟命中。这就是默认情况下禁用 fielddata 的原因。如果尝试对文本字段进行排序，聚合或脚本访问，将看到以下异常：

“Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [your_field_name] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory.”

在启用 fielddata 之前，请考虑使用文本字段进行聚合，排序或脚本的原因。这样做通常没有意义。text 字段在索引例如 New York 这样的词会被分词，会被拆成 new，york。在此字段上面来一个 terms 的聚合会返回一个 new 的 bucket 和一个 york 的 bucket，当你想只返回一个 New York 的 bucket 的时候就会出现问题。

PUT /book/_mapping/
{
  "properties": {
    "tags": {
      "type": "text",
      "fielddata": true
    }
  }
}

查询

GET /book/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "group_by_tags": {
      "terms": { "field": "tags" }
    }
  }
}

3.搜索-分组

加上搜索条件，计算每个 tags 下的商品数量

GET /book/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "match": {
      "description": "java程序员"
    }
  },
  "aggs": {
    "group_by_tags": {
      "terms": { "field": "tags" }
    }
  }
}

4.分组-平均

先分组，再算每组的平均值，计算每个 tag 下的商品的平均价格

GET /book/_search
{
    "size": 0,
    "aggs" : {
        "group_by_tags" : {
            "terms" : {
              "field" : "tags"
            },
            "aggs" : {
                "avg_price" : {
                    "avg" : { "field" : "price" }
                }
            }
        }
    }
}

5.分组-平均-排序

计算每个 tag 下的商品的平均价格，并且按照平均价格降序排序

GET /book/_search
{
    "size": 0,
    "aggs" : {
        "group_by_tags" : {
            "terms" : {
              "field" : "tags",
              "order": {
                "avg_price": "desc"
              }
            },
            "aggs" : {
                "avg_price" : {
                    "avg" : { "field" : "price" }
                }
            }
        }
    }
}

6.分组-分组-组内平均

按照指定的价格范围区间进行分组，然后在每组内再按照 tag 进行分组，最后再计算每组的平均价格

GET /book/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_price": {
      "range": {
        "field": "price",
        "ranges": [
          {
            "from": 0,
            "to": 40
          },
          {
            "from": 40,
            "to": 60
          },
          {
            "from": 60,
            "to": 80
          }
        ]
      },
      "aggs": {
        "group_by_tags": {
          "terms": {
            "field": "tags"
          },
          "aggs": {
            "average_price": {
              "avg": {
                "field": "price"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}