【Elasticsearch系列十一】聚合 DSL API
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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"
}
}
}
}
}
}
}
}
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