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实时搜索引擎Elasticsearch（4）——Aggregations （聚合）API的使用

2015-09-08 21:57 573 查看
上一篇博客介绍了ES中的简单查询API的使用，本篇将介绍ES提供的聚合API的使用。ES提供的聚合功能可以用来进行简单的数据分析。本文仍然以上一篇提供的数据为例来讲解。数据如下：

studentNonamemaleagebirthdayclassNoaddressisLeader
1刘备男241985-02-031湖南省长沙市true
2关羽男221987-08-232四川省成都市false
3糜夫人女191990-06-121上海市false
4张飞男201989-07-303北京市false
5诸葛亮男181992-04-272江苏省南京市true
6孙尚香女161994-05-213false
7马超男191991-10-201黑龙江省哈尔滨市false
8赵云男231986-10-262浙江省杭州市false
本文的主要内容有：

metric API的使用

bucketing API的使用

两类API的嵌套使用

1. 聚合API

ES中的Aggregations API是从Facets功能基础上发展而来，官网正在进行替换计划，建议用户使用Aggregations API，而不是Facets API。ES中的聚合上可以分为下面两类：

metric（度量）聚合：度量类型聚合主要针对的number类型的数据，需要ES做比较多的计算工作

bucketing（桶）聚合：划分不同的“桶”，将数据分配到不同的“桶”里。非常类似sql中的group语句的含义。

metric既可以作用在整个数据集上，也可以作为bucketing的子聚合作用在每一个“桶”中的数据集上。当然，我们可以把整个数据集合看做一个大“桶”，所有的数据都分配到这个大“桶”中。

ES中的聚合API的调用格式如下：

"aggregations" : {                  // 表示聚合操作，可以使用aggs替代
"<aggregation_name>" : {        // 聚合名，可以是任意的字符串。用做响应的key，便于快速取得正确的响应数据。
"<aggregation_type>" : {    // 聚合类别，就是各种类型的聚合，如min等
<aggregation_body>      // 聚合体，不同的聚合有不同的body
}
[,"aggregations" : { [<sub_aggregation>]+ } ]? // 嵌套的子聚合，可以有0或多个
}
[,"<aggregation_name_2>" : { ... } ]* // 另外的聚合，可以有0或多个
}


1.1 度量类型（metric）聚合

（1）Min Aggregation

最小值查询，作用于number类型字段上。查询2班最小的年龄值。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": {         // 可以先使用query查询得到需要的数据集
"term": {
"classNo": "2"
}
},
"aggs": {
"min_age": {
"min": {
"field": "age"
}
}
}
}
'


查询结果为：

{
"took": 19,                     // 前面部分数据与普通的查询数据相同
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 3,
"max_score": 1.4054651,
"hits": [
{
"_index": "student",
"_type": "student",
"_id": "2",
"_score": 1.4054651,
"_source": {
"studentNo": "2",
"name": "关羽",
"male": "男",
"age": "22",
"birthday": "1987-08-23",
"classNo": "2",
"isLeader": "false"
}
},
{
"_index": "student",
"_type": "student",
"_id": "8",
"_score": 1,
"_source": {
"studentNo": "8",
"name": "赵云",
"male": "男",
"age": "23",
"birthday": "1986-10-26",
"classNo": "2",
"isLeader": "false"
}
},
{
"_index": "student",
"_type": "student",
"_id": "5",
"_score": 0.30685282,
"_source": {
"studentNo": "5",
"name": "诸葛亮",
"male": "男",
"age": "18",
"birthday": "1992-04-27",
"classNo": "2",
"isLeader": "true"
}
}
]
},
"aggregations": {                    // 聚合结果
"min_age": {                       // 前面输入的聚合名
"value": 18,                     // 聚合后的数据
"value_as_string": "18.0"
}
}
}


上面的聚合查询有两个要注意的点：

可以通过query先过滤数据

返回的结果会包含聚合操作所作用的数据全集

有时候我们对作用的数据全集并不太敢兴趣，我们仅仅需要最终的聚合结果。可以通过查询类型（search_type）参数来实现这个需求。下面查询出来的数据量会大大减少，ES内部也会在查询时减少一些耗时的步骤，所以查询效率会提高。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d     // 注意这里的search_type=count
'
{
"query": {             // 可以先使用query查询得到需要的数据集
"term": {
"classNo": "2"
}
},
"aggs": {
"min_age": {
"min": {
"field": "age"
}
}
}
}
'


本次的查询结果为：

{
...

"aggregations": {                    // 聚合结果
"min_age": {                       // 前面输入的聚合名
"value": 18,                     // 聚合后的数据
"value_as_string": "18.0"
}
}
}


（2）Max Aggregation

最大值查询。下面查询2班最大的年龄值，查询结果为23。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"query": {
"term": {
"classNo": "2"
}
},
"aggs": {
"max_age": {
"max": {
"field": "age"
}
}
}
}
'


（3）Sum Aggregation

数值求和。下面统计查询2班的年龄总和，查询结果为63。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"query": {
"term": {
"classNo": "2"
}
},
"aggs": {
"sum_age": {
"sum": {
"field": "age"
}
}
}
}
'


（4）Avg Aggregation

计算平均值。下面计算查询2班的年龄平均值，结果为21。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"query": {
"term": {
"classNo": "2"
}
},
"aggs": {
"avg_age": {
"avg": {
"field": "age"
}
}
}
}
'


（5）Stats Aggregation

统计查询，一次性统计出某个字段上的常用统计值。下面对整个学校的学生进行简单地统计。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"stats_age": {
"stats": {
"field": "age"
}
}
}
}
'


查询结果为：

{
...                     // 次要数据省略

"aggregations": {
"stats_age": {
"count": 8,        // 含有年龄数据的学生计数
"min": 16,         // 年龄最小值
"max": 24,         // 年龄最大值
"avg": 20.125,     // 年龄平均值
"sum": 161,        // 年龄总和
"min_as_string": "16.0",
"max_as_string": "24.0",
"avg_as_string": "20.125",
"sum_as_string": "161.0"
}
}
}


（6）Top hits Aggregation

取符合条件的前n条数据记录。下面查询全校年龄排在前2位的学生，仅需返回学生姓名和年龄。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
{
"aggs": {
"top_age": {
"top_hits": {
"sort": [               // 排序
{
"age": {            // 按年龄降序
"order": "desc"
}
}
],
"_source": {
"include": [           // 指定返回字段
"name",
"age"
]
},
"size": 2                 // 取前2条数据
}
}
}
}


返回结果为：

{
...

"aggregations": {
"top_age": {
"hits": {
"total": 9,
"max_score": null,
"hits": [
{
"_index": "student",
"_type": "student",
"_id": "1",
"_score": null,
"_source": {
"name": "刘备",
"age": "24"
},
"sort": [
24
]
},
{
"_index": "student",
"_type": "student",
"_id": "8",
"_score": null,
"_source": {
"name": "赵云",
"age": "23"
},
"sort": [
23
]
}
]
}
}
}
}


1.2 桶类型（bucketing）聚合

（1）Terms Aggregation

按照指定的1或多个字段将数据划分成若干个小的区间，计算落在每一个区间上记录数量，并按指定顺序进行排序。下面统计每个班的学生数，并按学生数从大到小排序，取学生数靠前的2个班级。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"terms_classNo": {
"terms": {
"field": "classNo",            // 按照班号进行分组
"order": {                     // 按学生数从大到小排序
"_count": "desc"
},
"size": 2                      // 取前两名
}
}
}
}
'


值得注意的，取得的前2名的学生数实际上是一个近似值，ES的实现方式参见这里。如果想要取得精确值，可以不指定size值，使其进行一次全排序，然后在程序中自行去取前2条记录。当然，这样做会使得ES做大量的排序运算工作，效率比较差。

（2）Range Aggregation

自定义区间范围的聚合，我们可以自己手动地划分区间，ES会根据划分出来的区间将数据分配不同的区间上去。下面将全校学生按照年龄划分为5个区间段：16岁以下、16~18、19~21、22~24、24岁以上，要求统计每一个年龄段内的学生数。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"range_age": {
"range": {
"field": "age",
"ranges": [
{
"to": 15
},
{
"from": "16",
"to": "18"
},
{
"from": "19",
"to": "21"
},

{
"from": "22",
"to": "24"
},
{
"from": "25"
}
]
}
}
}
}
'


（3）Date Range Aggregation

时间区间聚合专门针对date类型的字段，它与Range Aggregation的主要区别是其可以使用时间运算表达式。主要包括+（加法）运算、-（减法）运算和/（四舍五入）运算，每种运算都可以作用在不同的时间域上面，下面是一些时间运算表达式示例。

now+10y：表示从现在开始的第10年。

now+10M：表示从现在开始的第10个月。

1990-01-10||+20y：表示从1990-01-01开始后的第20年，即2010-01-01。

now/y：表示在年位上做舍入运算。今天是2015-09-06，则这个表达式计算结果为：2015-01-01。说好的rounding运算呢？结果是做的flooring运算，不知道为啥，估计是我理解错了-_-!!

下面查询25年前及更早出生的学生数。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"range_age": {
"date_range": {
"field": "birthday",
"ranges": [
{
"to": "now-25y"
}
]
}
}
}
}
'


（4）Histogram Aggregation

直方图聚合，它将某个number类型字段等分成n份，统计落在每一个区间内的记录数。它与前面介绍的Range聚合非常像，只不过Range可以任意划分区间，而Histogram做等间距划分。既然是等间距划分，那么参数里面必然有距离参数，就是interval参数。下面按学生年龄统计各个年龄段内的学生数量，分隔距离为2岁。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"histogram_age": {
"histogram": {
"field": "age",
"interval": 2,               // 距离为2
"min_doc_count": 1           // 只返回记录数量大于等于1的区间
}
}
}
}
'


（5）Date Histogram Aggregation

时间直方图聚合，专门对时间类型的字段做直方图聚合。这种需求是比较常用见得的，我们在统计时，通常就会按照固定的时间断（1个月或1年等）来做统计。下面统计学校中同一年出生的学生数。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"data_histogram_birthday": {
"date_histogram": {
"field": "birthday",
"interval": "year",              // 按年统计
"format": "yyyy"                 // 返回结果的key的格式
}
}
}
}
'


返回结果如下，可以看到由于上面的”format”: “yyyy”，所以返回的key_as_string只返回年的信息。

{
"buckets": [
{
"key_as_string": "1985",
"key": 473385600000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "1986",
"key": 504921600000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "1987",
"key": 536457600000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "1989",
"key": 599616000000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "1990",
"key": 631152000000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "1991",
"key": 662688000000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "1992",
"key": 694224000000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "1994",
"key": 757382400000,
"doc_count": 1
}
]
}


（6）Missing Aggregation

值缺损聚合，它是一类单桶聚合，也就是最终只会产生一个“桶”。下面统计学生信息中地址栏缺损的记录数量。由于只有学号为6的孙尚香的地址缺损，所以统计值为1。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"missing_address": {
"missing": {
"field": "address"
}
}
}
}
'


1.3 嵌套使用

前面已经说过，聚合操作是可以嵌套使用的。通过嵌套，可以使得metric类型的聚合操作作用在每一“桶”上。我们可以使用ES的嵌套聚合操作来完成稍微复杂一点的统计功能。下面统计每一个班里最大的年龄值。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"missing_address": {
"terms": {
"field": "classNo"
},
"aggs": {                 // 在这里嵌套新的子聚合
"max_age": {
"max": {              // 使用max聚合
"field": "age"
}
}
}
}
}
}
'


返回结果如下：

{
"buckets": [
{
"key": "1",               // key是班级号
"doc_count": 3,           // 每个班级内的人数
"max_age": {              // 这里是我们指定的子聚合名
"value": 24,            // 每班的年龄值
"value_as_string": "24.0"
}
},
{
"key": "2",
"doc_count": 3,
"max_age": {
"value": 23,
"value_as_string": "23.0"
}
},
{
"key": "3",
"doc_count": 1,
"max_age": {
"value": 20,
"value_as_string": "20.0"
}
},
{
"key": "4",
"doc_count": 1,
"max_age": {
"value": 16,
"value_as_string": "16.0"
}
}
]
}


2. 总结

本文介绍了ES中的一些常用的聚合API的使用，包括metric、bucketing以及它们的嵌套使用方法。掌握了这些API就可以完成简单的数据统计功能，更多的API详见官方文档。前面的博客中都是介绍了ES的Rest API，接下来的文章中将会介绍Java API的使用，使用Java API可以实现前面介绍的所有API的功能。
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