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介绍

聚合（aggregations）可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。

例如：

• 什么品牌的手机最受欢迎？
• 这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？
• 这些手机每月的销售情况如何？

1. 实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现近实时搜索效果。
2. 官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/search-aggregations.html

1. 聚合常见的有三类：

• 桶（Bucket）聚合：用来对文档做分组

• • TermAggregation：按照文档字段值分组，例如按照品牌值分组、按照国家分组
  • Date Histogram：按照日期阶梯分组，例如一周为一组，或者一月为一组

• 度量（Metric）聚合：用以计算一些值，比如：最大值、最小值、平均值等

• • Avg：求平均值
  • Max：求最大值
  • Min：求最小值
  • Stats：同时求max、min、avg、sum等

• 管道（pipeline）聚合：其它聚合的结果为基础做进一步运算

1. 注意：参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型的字段

DSL聚合

Bucket聚合

例如我们要统计所有商品中共有哪些商品分类，其实就是以分类（category）字段对数据分组。category值一样的放在同一组，属于Bucket聚合中的Term聚合。

基本语法如下：

示例:

GET /items/_search
{"size": 0, "aggs": {"category_agg": {"terms": {"field": "category","size": 20}},# 如果需要多个字段, 继续添加"brand_agg": {"terms": {"field": "brand","size": 10}}}
}

结果:

带条件聚合

默认情况下，Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合，可以限定要聚合的文档范围，添加query条件即可

例如，我想知道价格高于3000元的手机品牌有哪些:

• 搜索查询条件：

• • 价格高于3000
  • 必须是手机

• 聚合目标：统计的是品牌，肯定是对brand字段做term聚合

语法如下：

聚合结果：

{"took" : 2,"timed_out" : false,"hits" : {"total" : {"value" : 13,"relation" : "eq"},"max_score" : null,"hits" : [ ]},"aggregations" : {"brand_agg" : {"doc_count_error_upper_bound" : 0,"sum_other_doc_count" : 0,"buckets" : [{"key" : "华为","doc_count" : 7},{"key" : "Apple","doc_count" : 5},{"key" : "小米","doc_count" : 1}]}}
}

可以看到，结果中只剩下3个品牌了。

Metric聚合

除了对数据分组(Bucket)以外，我们还可以对每个Bucket内的数据进一步做数据计算和统计

例如: 我想知道手机有哪些品牌，每个品牌的价格最小值、最大值、平均值。

这就要用到Metric聚合了，例如stat聚合，就可以同时获取min、max、avg等结果。

语法如下：

1. query部分就不说了，我们重点解读聚合部分语法。
2. 可以看到我们在brand_agg聚合的内部，我们新加了一个aggs参数。这个聚合就是brand_agg的子聚合，会对brand_agg形成的每个桶中的文档分别统计。

• stats_meric：聚合名称
• stats：聚合类型，stats是metric聚合的一种
• field：聚合字段，这里选择price，统计价格

1. 由于stats是对brand_agg形成的每个品牌桶内文档分别做统计，因此每个品牌都会统计出自己的价格最小、最大、平均值。
2. 结果如下：

1. 另外，我们还可以让聚合按照每个品牌的价格平均值排序：

总结

aggs代表聚合，与query同级，此时query的作用是？

• 限定聚合的的文档范围

聚合必须的三要素：

• 聚合名称
• 聚合类型
• 聚合字段

聚合可配置属性有：

• size：指定聚合结果数量
• order：指定聚合结果排序方式
• field：指定聚合字段

RestClient聚合

可以看到在DSL中，aggs聚合条件与query条件是同一级别，都属于查询JSON参数。因此依然是利用request.source()方法来设置。

不过聚合条件的要利用AggregationBuilders这个工具类来构造。DSL与JavaAPI的语法对比如下：

我们以品牌聚合为例:

聚合结果与搜索文档同一级别，因此需要单独获取和解析。具体解析语法如下：

完整代码如下：

public class ElasticSearchTest {private RestHighLevelClient client;@Testvoid test() {System.out.println("client =" + client);}@Testvoid testAgg() throws IOException {//1.创建request对象SearchRequest request = new SearchRequest("items");//2.组织DSL条件//2.1分页参数, 设置0不返回文档数据request.source().size(0);//2.2.聚合条件request.source().aggregation(AggregationBuilders.terms("brandAgg").field("price").size(10));//3.发送请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);//4.解析结果System.out.println("response = " + response);Aggregations aggregations = response.getAggregations();// 4.1根据聚合名称获取对应的聚合Terms brandTerms = aggregations.get("brandAgg");// 4.2获取bucketsList<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();// 4.3遍历获取每一个bucketfor (Terms.Bucket bucket : buckets) {System.out.println("price:" + bucket.getKeyAsString());System.out.println("count:" + bucket.getDocCount());}}@BeforeEachvoid setup() {client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(HttpHost.create("http://192.168.1.97:9200")));}@AfterEachvoid tearDown() throws IOException {if (client != null) {client.close();}}
}