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ElasticSearch 数据聚合与运算

news 来源：原创 2025/6/19 0:58:47

1、数据聚合

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

注意： 参加聚合的字段必须是 keyword、日期、数值和布尔类型

1.1 聚合的种类

常见的聚合类型：

1.1.1 桶聚合（Bucket）：对文档分组，类似 MySQL的 group by 功能

类型	描述
TermAggregation	按照文档字段值分组，如：品牌分组
Date Histogram	按照日期阶梯分组，如：按月分组

1.1.2 度量聚合（Metric）：值计算，如：最大值、最小值、平均值等等

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

1.1.3 管道聚合（pipeline）: 对已聚合的结果为基础做聚合

1.2 聚合示例测试1

需求：从所有酒店数据中，查询酒店金额不大于300的所有酒店品牌的种类，并按照品牌的数量进行逆序排序，筛选出前5个数量最多的品牌。
分析：① 限制酒店金额 ② 根据酒店的品牌做聚合（Bucket）查询 ③ 逆序排序

1.2.1 定义 DSL 语法

GET /hotel/_search
{"query": {"range": {"price": {"lte": 300}}},"size": 0,"aggs": {"brandAggs": {"terms": {"field": "brand","size": 5,"order": {"_count": "desc"}}}}
}

1.2.2 参数说明

size: 设置为0，结果中不需要包含文档，只返回聚合结果
aggs：定义聚合，固定值
- brandAgg：聚合名称，自定义语义化即可
  - terms: 聚合类型，brand 是一个 keyword 类型的字符串，所以用 terms
  - field：参与聚合的字段
  - size：希望获取的聚合结果数量
  - order：指定排序，按照 _count 逆序排序

1.2.3 测试结果

在这里插入图片描述

1.3 聚合示例测试2

需求: 对酒店的品牌分组，并计算每个品牌的用户评分的最大值、最小值和平均值等，并按照酒店评分的平均值逆序排序
分析：① 对品牌进行桶（Bucket）聚合 ② 对桶聚合的结果进行（Metric）聚合运算

1.3.1 定义 DSL 语法

GET /hotel/_search
{"size": 0,"aggs": {"brandAgg": {"terms": {"field": "brand","size": 10,"order": {"scoreAgg.avg": "desc"}},"aggs": {"scoreAgg": {"stats": {"field": "score"}}}}}
}

1.3.2 参数说明

size: 设置为0，结果中不需要包含文档，只返回聚合结果
aggs：定义聚合，固定值
- brandAgg：聚合名称，自定义语义化即可
  - terms: 聚合类型，brand 是一个 keyword 类型的字符串，所以用 terms
    - field：参与聚合的字段
    - size：希望获取的聚合结果数量
    - order：指定排序，这里按照 “scoreAgg.avg” 逆序排序
- aggs：对 brandAggs 的子聚合，也就是说多聚合后的结果分别计算，固定值
  - scoreAgg：聚合名称，自定义语义化即可
    - stats：Metric 聚合计算，这里的 stats 可以计算 min、max、avg、sum的值
    - field：聚合字段

1.3.3 测试结果

在这里插入图片描述

1.4 聚合示例测试3

需求：对酒店的品牌分组，累加品牌评分，按累计评分逆序排序，筛选出前5名，计算每个品牌评分占总评分的比率
分析：① 对品牌进行桶（Bucket）聚合 ② 对桶聚合的结果进行（Metric）聚合运算 ③ 聚合计算（Pipeline）④ 逻辑运算

1.4.1 定义 DSL 语法

GET /hotel/_search
{"size": 0,"aggs": {"brandAgg": {"terms": {"field": "brand","size": 5,"order": {"singleBrandTotalScore": "desc"}},"aggs": {"singleBrandTotalScore": {"sum": {"field": "score"}}}},"allBrandTotalScore": {"sum_bucket": {"buckets_path": "brandAgg>singleBrandTotalScore"}}}
}

1.4.2 参数说明

size: 设置为0，结果中不需要包含文档，只返回聚合结果
aggs：定义聚合，固定值
- brandAgg：聚合名称，自定义语义化即可
  - terms: 聚合类型，brand 是一个 keyword 类型的字符串，所以用 terms
    - field：参与聚合的字段
    - size：希望获取的聚合结果数量
    - order：指定排序，这里按照 “singleBrandTotalScore.value” 逆序排序，sum 聚合运算 value 可省略
- aggs：对 brandAggs 的子聚合，也就是说多聚合后的结果分别计算，固定值
  - singleBrandTotalScore: 多单一品牌的所有评分进行累加
    - sum: 对 score 字段求和
- allBrandTotalScore：聚合名称，自定义语义化即可，每个品牌的得分总和再次求和，以获得所有品牌的总得分
  - sum_bucket：管道聚合
    - buckets_path：指定了数据来源路径，即来自brandAgg聚合中 singleBrandTotalScore 的结果

1.4.3 测试结果

在这里插入图片描述

1.4.4 说明：是否可以直接将 allBrandTotalScore 计算值，传入 aggs 中直接参与计算还有待探索，若有好的方法，希望留言反馈，感谢！！！

在这里插入图片描述

1、数据聚合

1.1 聚合的种类

1.1.1 桶聚合（Bucket）：对文档分组，类似 MySQL的 group by 功能

1.1.2 度量聚合（Metric）：值计算，如：最大值、最小值、平均值等等

1.1.3 管道聚合（pipeline）: 对已聚合的结果为基础做聚合

1.2 聚合示例测试1

1.2.1 定义 DSL 语法

1.2.2 参数说明

1.2.3 测试结果

1.3 聚合示例测试2

1.3.1 定义 DSL 语法

1.3.2 参数说明

1.3.3 测试结果

1.4 聚合示例测试3

1.4.1 定义 DSL 语法

1.4.2 参数说明

1.4.3 测试结果

1.4.4 说明：是否可以直接将 allBrandTotalScore 计算值，传入 aggs 中直接参与计算还有待探索，若有好的方法，希望留言反馈，感谢！！！

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