Elasticsearch（简称为ES）是一个基于Lucene的开源搜索和分析引擎，提供了丰富的聚合查询功能。聚合查询指的是在搜索结果上执行分组、汇总和统计等操作，以便从大量数据中提取有用的信息和洞察。
这篇主要介绍聚合查询相关查询，通过对一个简单聚合查询层层深入，逐渐形成复杂查询，最后使用桶选择器对聚合结果进行过滤。
一、环境准备
版本
Docker version 20.10.22
elasticsearch:7.13.3
kibana:7.13.3
ps：具体启动命令参考第一篇ES博客
二、聚合查询（metrics）
metrics 聚合查询是 Elasticsearch 聚合查询的一种类型，用于计算某个字段的统计指标，如平均值、总和、最大值、最小值、计数等。
常用统计方法
下面是常用的统计值：
查询示例
还是以bank索引为例子，"size": 0可以不返回原始数据。
// 查询薪水的平均值
POST /bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match_all": {}
}
}
},
// 不需要查询原数据，只返回聚合结果
"size": 0,
"aggs": {
"avg_balance": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
// 查询各种指标
POST /bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match_all": {}
}
}
},
"size": 0,
"aggs": {
"stats_balance": {
"stats": {
"field": "balance"
}
}
}
}
// 返回值
{
"took" : 6,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 1000,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"stats_balance" : {
"count" : 1000,// 数量
"min" : 1011.0,// 最小值
"max" : 49989.0,// 最大值
"avg" : 25714.837,// 平均值
"sum" : 2.5714837E7// 总和
}
}
}
三、桶聚合查询（Bucket）
桶聚合查询（Bucket Aggregations）是 Elasticsearch 聚合查询的一种类型，用于按照指定条件将文档分配到不同的"桶"中，并对每个桶进行聚合操作。桶聚合可以根据不同的字段值或范围进行分组和统计，以便提取有关数据集的更详细的信息和洞察。
PS：在桶查询中会有自定义名称，我这里会使用**_self**的后缀来体现。
常用查询类型
以下是一些常见的桶聚合查询类型及其功能：
聚合查询
根据年龄进行分组查询。
类似于MySQL中的group by命令，对相同字段进行聚合，等价于select count(*) from bank group by age;
POST /bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match_all": {}
}
}
},
"size": 0,
"aggs": {
// 自定义查询名称
"age_group_self": {
"terms": {
"field": "age"
}
}
}
}
聚合统计查询（进阶）
在对年龄分组后，查询组的平均薪水。
等价于select avg(balance) from bank group by age;
POST /bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match_all": {}
}
}
},
"size": 0,
"aggs": {
// 第一次根据年龄聚合
"age_group_self": {
"terms": {
"field": "age"
},
// 在每个年龄聚合内容内，取平均数
"aggs": {
"avg_balance_group_self": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}
聚合过滤统计查询（再进阶）
更近一步，查询每个年龄段中，薪水大于40000的人员平均工资。
等价于select avg(balance) from bank group by age having balance >= 40000;
POST /bank/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"age_group_self": {
"terms": {
"field": "age"
},
"aggs": {
// 相比增加过滤条件
"avg_balance_group_self": {
"filter": {
"range": {
"balance": {
"gte": 40000
}
}
},
// 因为增加了过滤条件，然后把过滤后的结果进行聚合
"aggs": {
"avg_balance_group_self": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}
}
}
桶选择器
查询人数在55以上的年龄有哪些。
这里使用了bucket_selector 桶选择器，分别有多个参数，介绍如下。
{
"bucket_selector": {
"buckets_path": {
// my_var1 是这个桶的路径中使用脚本中的变量的名称
// the_sum 路径的度量所使用的变量。
"my_var1": "the_sum",
"my_var2": "the_value_count"
},
// 在这个聚合上运行的脚本。这个脚本可以是内置的，文件或索引。
"script": "params.my_var1 > params.my_var2"
}
}
查询示例
POST /bank/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"age_group_self": {
"terms": {
"field": "age"
},
"aggs": {
"age_count_self": {
"value_count": {
"field": "age"
}
},
"bucket_filter_self": {
"bucket_selector": {
"buckets_path": {
"count": "age_count_self"
},
"script": "params.count > 55"
}
}
}
}
}
}
四、总结
在聚合查询中，aggs 命令下首先是一个自定义命名的查询，在这之下可以继续做 aggs 操作，可以对数据进行过滤、排序等操作，再通过最外部的 query 命令进行检索。
在聚合中，是不会过滤桶的个数的，哪怕桶内已经没有符合要求的数据了，这个时候需要使用桶选择器对桶进行过滤。
