“terms”: {
“field”: “color”
}
}
}
}
最简单的查询范围
- 前面提出了一个问题：福特汽车一共分为几种颜色？这就是最简单的范围限定聚合（限定了汽车品牌），查询DSL如下：
GET /cars/transactions/_search
{
“size”:0,
“query”: { —范围限定的查询
“term”: { —查询类型是精确匹配
“make”: “ford” —查询条件是品牌为福特
}
},
“aggs”:{ —聚合
“popular_colors”:{ —聚合字段名
“terms”: { —桶类型
“field”: “color” —匹配字段是color
}
}
}
}
- 返回结果如下，只有福特汽车的聚合数据：
{
“took” : 7,
“timed_out” : false,
“_shards” : {
“total” : 5,
“successful” : 5,
“skipped” : 0,
“failed” : 0
},
“hits” : {
“total” : 2,
“max_score” : 0.0,
“hits” : [ ]
},
“aggregations” : { —聚合结果
“popular_colors” : { —聚合字段
“doc_count_error_upper_bound” : 0,
“sum_other_doc_count” : 0,
“buckets” : [ —这个数组的元素是所有的桶
{
“key” : “blue”, —color为blue的文档
“doc_count” : 1 —文档数为1
},
{
“key” : “green”, —color为blue的文档
“doc_count” : 1 —文档数为1
}
]
}
}
}
全局桶
如果想对比福特汽车的销售额和所有汽车的销售额，可以通过全局桶对所有文档做聚合，关键字是global，全局桶的聚合不受范围限定的影响：
GET /cars/transactions/_search
{
“size”: 0,
“query”: { —范围限定的查询
“term”: { —查询类型是精确匹配
“make”: “ford” —查询条件是品牌为福特
}
},
“aggs”: { —聚合
“ford_sales”: { —聚合字段名
“sum”: { —直接对范围内的所有文档执行metrics，类型是累加
“field”: “price” —选择price字段的值进行累加
}
},
“all”: { —聚合字段名
“global”: {}, —全局桶关键字，表示忽略前面term查询的范围限定
“aggs”: { —聚合
“all_sales”: { —聚合字段名
“sum”: { —直接对范围内的所有文档执行metrics，类型是累加
“field”: “price” —选择price字段的值进行累加
}
}
}
}
}
}
来看看结果：
…
“aggregations” : { —聚合结果
“all” : { —全局桶的聚合结果(term查询无效)
“doc_count” : 8, —文档总数
“all_sales” : { —聚合字段名
“value” : 212000.0 —总销售额
}
},
“ford_sales” : { —聚合字段名(term查询限定了范围，只有福特汽车的销售记录)
“value” : 55000.0 —福特汽车销售额
}
}
}
不止是query
前面的范围限定用到了query，其实适用于查询的过滤器也能应用在聚合操作中，下面是过滤+聚合的查询，和前面一样，也是统计总销售和和福特汽车的销售额：
GET /cars/transactions/_search
{
“size”: 0,
“query”: {
“bool”: { —布尔查询，里面可以将query和filter组合使用
“filter”: { —本例只用到了filter
“term”: { —精确匹配
“make”: “ford” —匹配福特品牌
}
}
}
},
“aggs”: { —聚合结果
“ford_sales”: { —聚合字段名
“sum”: { —metrics操作，累加
“field”: “price” —累加字段是price
}
},
“all”: { —聚合字段名
“global”: {}, —全局桶关键字，表示忽略范围限定
“aggs”: { —聚合
“all_sales”: { —聚合字段名
“sum”: { —metrics操作，累加
“field”: “price” —累加字段是price
}
}
}
}
}
}
查询结果如下，和query的一样：
…
“aggregations” : {
“all” : {
“doc_count” : 8,
“all_sales” : {
“value” : 212000.0
}
},
“ford_sales” : {
“value” : 55000.0
}
}
}
注意：虽然query和filter限定范围的结果是一样的，但是filter会忽略评分，并且有可能缓存结果数据，这些都是性能上的优势；
桶内filter
- 学习桶内filter之前，先看看官方的布尔查询DSL，如下所示，查询JSON对象的内部可以加入filter，对查询结果做过滤：
GET /_search
{
“query”: {
“bool”: {
“must”: [ —布尔查询
{ “match”: { “title”: “Search” }},
{ “match”: { “content”: “Elasticsearch” }}
],
“filter”: [ —对查询结果做过滤
{ “term”: { “status”: “published” }},
{ “range”: { “publish_date”: { “gte”: “2015-01-01” }}}
]
}
}
}
桶内filter和布尔查询中的filter类似，对进入桶中的数据可以加入filter，这样桶内的数据就是此filter过滤后的数据了；
2. 举个例子，统计蓝色的福特汽车销售额，首先限定品牌范围，这个可以直接用之前的限定方式，然后在桶内加入一个filter，只保留颜色为蓝色的文档：
GET /cars/transactions/_search
{
“size”: 0,
“query”: {
“bool”: { —布尔查询，里面可以将query和filter组合使用
“filter”: { —本例只用到了filter
“term”: { —精确匹配
“make”: “ford” —匹配福特品牌
Spring全套教学资料
Spring是Java程序员的《葵花宝典》，其中提供的各种大招，能简化我们的开发，大大提升开发效率！目前99%的公司使用了Spring，大家可以去各大招聘网站看一下，Spring算是必备技能，所以一定要掌握。
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Spring Boot的核心思想是约定大于配置，应用只需要很少的配置即可，简化了应用开发模式。
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微服务架构：Spring Cloud Alibaba
同 Spring Cloud 一样，Spring Cloud Alibaba 也是一套微服务解决方案，包含开发分布式应用微服务的必需组件，方便开发者通过 Spring Cloud 编程模型轻松使用这些组件来开发分布式应用服务。
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- 微服务环境搭建
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- 服务容错
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- Nacos Confifig—服务配置
- Seata—分布式事务
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Spring MVC
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