聚合查询(Metric聚合)
说明：该博客对于的Elasticsearch 的版本为7.3。
在Mysql中，我们可以获取一组数据的 最大值(Max)、最小值(Min)。同样我们能够对这组数据进行 分组(Group)。那么对于Elasticsearch中
我们也可以实现同样的功能，聚合有关资料官方文档内容较多，这里大概分两篇博客写这个有关Elasticsearch聚合。
官方对聚合有四个关键字: Metric(指标）、Bucketing(桶）、Matrix(矩阵）、Pipeline(管道）。
一、聚合概念
- ES聚合分析是什么？
概念 Elasticsearch除全文检索功能外提供的针对Elasticsearch数据做统计分析的功能。它的实时性高,所有的计算结果都是即时返回。
Elasticsearch将聚合分析主要分为如下4类：
Metric(指标): 指标分析类型，如计算最大值、最小值、平均值等等 （对桶内的文档进行聚合分析的操作）
Bucket(桶): 分桶类型，类似SQL中的GROUP BY语法 （满足特定条件的文档的集合）
Pipeline(管道): 管道分析类型，基于上一级的聚合分析结果进行在分析
Matrix(矩阵): 矩阵分析类型（聚合是一种面向数值型的聚合，用于计算一组文档字段中的统计信息）
2.ES聚合分析查询的写法
在查询请求体中以aggregations节点按如下语法定义聚合分析：
"aggregations" : {
"<aggregation_name>" : {
"<aggregation_type>" : {
<aggregation_body>
}
[,"meta" : { [<meta_data_body>] } ]?
[,"aggregations" : { [<sub_aggregation>]+ } ]?
}
[,"<aggregation_name_2>" : { ... } ]*
}
说明：aggregations 也可简写为 aggs
3、指标（metric）和 桶（bucket）
虽然Elasticsearch有四种聚合方式，但在一般实际开发中，用到的比较多的就是Metric和Bucket。
（1） 桶（bucket）
a、简单来说桶就是满足特定条件的文档的集合。
b、当聚合开始被执行，每个文档里面的值通过计算来决定符合哪个桶的条件，如果匹配到，文档将放入相应的桶并接着开始聚合操作。
c、桶也可以被嵌套在其他桶里面。
（2）指标（metric）
a、桶能让我们划分文档到有意义的集合，但是最终我们需要的是对这些桶内的文档进行一些指标的计算。分桶是一种达到目的地的手段：它提供了一种给文档分组的方法来让
我们可以计算感兴趣的指标。
b、大多数指标是简单的数学运算（如：最小值、平均值、最大值、汇总），这些是通过文档的值来计算的。
二、指标（Metric）详解
官网: 指标聚合官网文档：Metric
Metric聚合分析分为单值分析和多值分析两类：
1、单值分析，只输出一个分析结果
min,max,avg,sum,cardinality
2、多值分析，输出多个分析结果
stats,extended_stats,percentile,percentile_rank,top hits
1、Avg(平均值)
计算从聚合文档中提取的数值的平均值。
POST /exams/_search?size=0
{
"aggs" : {
"avg_grade" : { "avg" : { "field" : "grade" } }
}
}
2、Max(最大值)
计算从聚合文档中提取的数值的最大值。
POST /sales/_search?size=0
{
"aggs" : {
"max_price" : { "max" : { "field" : "price" } }
}
}
3、Min(最小值)
计算从聚合文档中提取的数值的最小值。
POST /sales/_search?size=0
{
"aggs" : {
"min_price" : { "min" : { "field" : "price" } }
}
}
4、Sum(总和)
计算从聚合文档中提取的数值的总和。
POST /sales/_search?size=0
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"match" : { "type" : "hat" }
}
}
},
"aggs" : {
"hat_prices" : { "sum" : { "field" : "price" } }
}
}
5、 Cardinality(唯一值)
cardinality 求唯一值，即不重复的字段有多少（相当于mysql中的distinct）
POST /sales/_search?size=0
{
"aggs" : {
"type_count" : {
"cardinality" : {
"field" : "type"
}
}
}
}
6、Stats
stats 统计，请求后会直接显示多种聚合结果
POST /exams/_search?size=0
{
"aggs" : {
"grades_stats" : { "stats" : { "field" : "grade" } }
}
}
返回
{
...
"aggregations": {
"grades_stats": {
"count": 2,
"min": 50.0,
"max": 100.0,
"avg": 75.0,
"sum": 150.0
}
}
}
7、Percentiles
对指定字段的值按从小到大累计每个值对应的文档数的占比，返回指定占比比例对应的值。
1）默认取百分比
默认按照[ 1, 5, 25, 50, 75, 95, 99 ]来统计
GET latency/_search
{
"size": 0,
"aggs" : {
"load_time_outlier" : {
"percentiles" : {
"field" : "load_time"
}
}
}
}
返回结果可以理解为：占比为50%的文档的age值 <= 445，或反过来：age<=445的文档数占总命中文档数的50%
{
...
"aggregations": {
"load_time_outlier": {
"values" : {
"1.0": 5.0,
"5.0": 25.0,
"25.0": 165.0,
"50.0": 445.0,
"75.0": 725.0,
"95.0": 945.0,
"99.0": 985.0
}
}
}
}
2）指定分位值
GET latency/_search
{
"size": 0,
"aggs" : {
"load_time_outlier" : {
"percentiles" : {
"field" : "load_time",
"percents" : [95, 99, 99.9]
}
}
}
}
Keyed Response
默认情况下，keyed标志设置为true，它将唯一的字符串键与每个存储桶相关联，并将范围作为哈希而不是数组返回。
GET latency/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"load_time_outlier": {
"percentiles": {
"field": "load_time",
"keyed": false
}
}
}
}
返回结果
{
...
"aggregations": {
"load_time_outlier": {
"values": [
{
"key": 1.0,
"value": 5.0
},
{
"key": 5.0,
"value": 25.0
},
{
"key": 25.0,
"value": 165.0
},
{
"key": 50.0,
"value": 445.0
},
{
"key": 75.0,
"value": 725.0
},
{
"key": 95.0,
"value": 945.0
},
{
"key": 99.0,
"value": 985.0
}
]
}
}
}
8、 Percentile Ranks
上面是通过百分比求文档值，这里通过文档值求百分比。
GET latency/_search
{
"size": 0,
"aggs" : {
"load_time_ranks" : {
"percentile_ranks" : {
"field" : "load_time",
"values" : [500, 600]
}
}
}
}
返回结果
{
...
"aggregations": {
"load_time_ranks": {
"values" : {
"500.0": 55.1,
"600.0": 64.0
}
}
}
}
结果说明：时间小于500的文档占比为55.1%，时间小于600的文档占比为64%，
9、Top Hits
一般用于分桶后获取该桶内匹配前n的文档列表
POST /sales/_search?size=0
{
"aggs": {
"top_tags": {
"terms": {
"field": "type", #根据type进行分组 每组显示前3个文档
"size": 3
},
"aggs": {
"top_sales_hits": {
"top_hits": {
"sort": [
{
"date": {
"order": "desc" #按照时间进行倒叙排序
}
}
],
"_source": {
"includes": [ "date", "price" ] #只显示文档指定字段
},
"size" : 1
}
}
}
}
}
}
三、示例
下面会针对上面官方文档的例子进行举例说明。
1、添加测试数据
1）创建索引
DELETE /employees
PUT /employees/
{
"mappings" : {
"properties" : {
"age" : {
"type" : "integer"
},
"gender" : {
"type" : "keyword"
},
"job" : {
"type" : "text",
"fields" : {
"keyword" : {
"type" : "keyword",
"ignore_above" : 50
}
}
},
"name" : {
"type" : "keyword"
},
"salary" : {
"type" : "integer"
}
}
}
}
2)添加数据
添加10条数据，每条数据包含：姓名、年龄、工作、性别、薪资
PUT /employees/_bulk
{ "index" : { "_id" : "1" } }
{ "name" : "Emma","age":32,"job":"Product Manager","gender":"female","salary":35000 }
{ "index" : { "_id" : "2" } }
{ "name" : "Underwood","age":41,"job":"Dev Manager","gender":"male","salary": 50000}
{ "index" : { "_id" : "3" } }
{ "name" : "Tran","age":25,"job":"Web Designer","gender":"male","salary":18000 }
{ "index" : { "_id" : "4" } }
{ "name" : "Rivera","age":26,"job":"Web Designer","gender":"female","salary": 22000}
{ "index" : { "_id" : "5" } }
{ "name" : "Rose","age":25,"job":"QA","gender":"female","salary":18000 }
{ "index" : { "_id" : "6" } }
{ "name" : "Lucy","age":31,"job":"QA","gender":"female","salary": 25000}
{ "index" : { "_id" : "7" } }
{ "name" : "Byrd","age":27,"job":"QA","gender":"male","salary":20000 }
{ "index" : { "_id" : "8" } }
{ "name" : "Foster","age":27,"job":"Java Programmer","gender":"male","salary": 20000}
{ "index" : { "_id" : "9" } }
{ "name" : "Gregory","age":32,"job":"Java Programmer","gender":"male","salary":22000 }
{ "index" : { "_id" : "10" } }
{ "name" : "Bryant","age":20,"job":"Java Programmer","gender":"male","salary": 9000}
2、求薪资最低值
POST employees/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"min_salary": {
"min": {
"field":"salary"
}
}
}
}
返回
3、找到最低、最高和平均工资
POST employees/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"max_salary": {
"max": {
"field": "salary"
}
},
"min_salary": {
"min": {
"field": "salary"
}
},
"avg_salary": {
"avg": {
"field": "salary"
}
}
}
}
4、一个聚合，输出多值
POST employees/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"stats_salary": {
"stats": {
"field":"salary"
}
}
}
}
返回
5、求一共有多少工作类型
POST employees/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"cardinate": {
"cardinality": {
"field": "job.keyword"
}
}
}
}
返回
注意 我们需要把job的类型为keyword类型，这样就不会分词，把它当成一个整体。
6、查看中位数的薪资
POST employees/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"load_time_outlier": {
"percentiles": {
"field": "salary",
"percents" : [50, 99],
"keyed": false
}
}
}
}
返回
发现这些工作的中位数是：21000元。
7、取每个工作类型薪资最高的数据
多层嵌套 根据工作类型分桶，然后按照性别分桶，计算每个桶中工资的最高的薪资。
POST employees/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"Job_gender_stats": {
"terms": {
"field": "job.keyword"
},
"aggs": {
"gender_stats": {
"terms": {
"field": "gender"
},
"aggs": {
"salary_stats": {
"max": {
"field": "salary"
}
}
}
}
}
}
}
}
返回