Elasticsearch多字段聚合

本文介绍了在Elasticsearch中使用Java API进行多字段聚合的方法,通过示例代码展示了如何根据用户ID分组并统计微博的讨论量、转发量等指标,以及如何对这些指标进行排序。在实际应用中,需要灵活组合和验证不同的聚合操作。

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ES中的聚合被分为两大类:Metric和bucket。

在实际的开发工作过程中,会根据不同业务选择不同聚合总类。相对于REST的请求风格,javaApi方面的资料就比较欠缺。官方API都比较片面,实际应用中,要自己去多去尝试,多去组合验证。这点确实是比较累。

已近期的一个业务举例:

需求:根据用户ID来分组获取用户发布的微博,并统计微博的讨论量和转发量等等指标信息,还要根据不同指标信息做相关排序。

从需求描述中可以获悉,用户ID是一个大桶(bucket),讨论量和转发量是嵌套在这个大桶中的小桶。之后再根据不同的小桶做相关排序需求。

 

部分示例代码如下:

SearchRequestBuilder searcher = getTransportClient().prepareSearch(indice.split(",")) ;
        searcher.setSearchType(SearchType.COUNT);
        searcher.setQuery(getFilteredQueryBuilder(query)) ;
        //约束好不同的桶命名
        TermsBuilder groupTermsBuilder = AggregationBuilders.terms("groupTerms").field("mediaUsers").size(size);
        TermsBuilder docTermsBuilder = AggregationBuilders.terms("docTerms").field("docId");
        TermsBuilder polarTermsBuilder = AggregationBuilders.terms("polarTerms").field("polar");
        SumBuilder commentsTermsBuilder = AggregationBuilders.sum("commentsTerms").field("commentCount");    //评论数   
        SumBuilder repostsTermsBuilder = AggregationBuilders.sum("repostsTerms").field("repostsCount");     //转发数   
        SumBuilder activeTermsBuilder = AggregationBuilders.sum("activeTerms").field("activeCount");        //互动数
        SumBuilder exposureTermsBuilder = AggregationBuilders.sum("exposureTerms").field("exposureCount") ;    //曝光指数

 

//开始嵌套组装不同的桶

 

groupTermsBuilder.subAggregation(docTermsBuilder)
                        .subAggregation(polarTermsBuilder)
                       .subAggregation(commentsTermsBuilder)
                       .subAggregation(repostsTermsBuilder)
                       .subAggregation(activeTermsBuilder)
                       .subAggregation(exposureTermsBuilder) ;
    searcher.addAggregation(groupTermsBuilder.order(order)) ;

 

//之后从大桶开始做遍历,获取相关聚合指标信息

while(groupBucketIt.hasNext()){
            IEAnaysisData anaysisData = new IEAnaysisData() ;
            Bucket groupBucket = groupBucketIt.next();

.......

附上相关资料链接:http://www.cnblogs.com/xing901022/p/4944043.html,以方便了解的更深刻。

 

 

 

 

### 回答1: Elasticsearch多字段聚合是指在一个索引中,对多个字段进行聚合操作,以便更好地分析数据。这种聚合方式可以帮助用户更好地理解数据,发现数据中的规律和趋势,从而更好地做出决策。在Elasticsearch中,可以使用聚合框架来实现多字段聚合,具体操作可以参考官方文档。 ### 回答2: Elasticsearch是一个流行的开源搜索引擎,它支持许多聚合操作。在Elasticsearch中,聚合是一种方法,用于对数据进行分组和计算。常用的聚合操作包括sum、avg、max、min等,除此之外还有复杂的聚合操作,比如多字段聚合多字段聚合是一种聚合操作,它可以将多个字段的数据进行聚合,并生成一个聚合结果。这个结果可以是一个数值、一个文本字符串、一个日期、一个地理位置等等,具体根据数据的类型而定。为了使用多字段聚合操作,我们需要指定要聚合的字段。同时,我们也需要指定如何对这些字段进行聚合(如何计算、如何分组等) 在多字段聚合中,我们可以使用Elasticsearch提供的各种Aggregation类型,包括Metrics Aggregation、Bucket Aggregation、Pipeline Aggregation和Matrix Aggregation等。每种类型都具有不同的功能和特点,可以根据实际需求自由组合使用,实现复杂的聚合操作。 以Bucket Aggregation为例,Bucket Aggregation是一种将文档分组的聚合方法。我们可以使用Bucket Aggregation来按照多个字段进行分组,生成聚合结果。具体实现时,我们可以使用Elasticsearch中的Terms 和Histogram Aggregation来分别按照字符串和数值进行分组。我们可以通过指定不同的字段和聚合计算方式,来实现各种不同的多字段聚合操作。 总之,多字段聚合Elasticsearch中非常重要的聚合操作之一,它可以对多个字段的数据进行复杂的聚合计算,为搜索引擎的用户提供更加优质的搜索结果。通过学习和掌握多字段聚合的方法和技巧,我们可以更好地利用Elasticsearch的强大功能,实现高效、快速、准确的搜索。 ### 回答3: Elasticsearch是一个流行的分布式全文搜索和分析引擎,可以轻松地处理各种类型的数据,并支持多字段聚合多字段聚合是指在多个字段上执行聚合操作以获取分析结果的过程。在Elasticsearch中,可以使用聚合桶来实现这些操作。 首先,要执行多字段聚合,必须使用"aggs"关键字,它可以包含多个聚合。例如,以下查询将同时执行两个聚合,一个是根据year和genre字段计算电影数量的聚合,另一个是根据rating和genre字段计算平均评级的聚合: ``` { "aggs": { "by_year_genre": { "terms": { "script": "doc['year'].value + '|' + doc['genre'].value" } }, "by_rating_genre": { "avg": { "field": "rating" }, "terms": { "field": "genre" } } } } ``` 在这个查询中,第一个聚合使用"terms"桶来计算每个year/genre组合的电影数量。 "script"参数连接两个字段,以便在聚合过程中进行分组。 第二个聚合使用"avg"聚合来计算每个genre组合的平均评级,并使用"terms"桶进行分组。 另一个非常有用的聚合是按日期范围进行聚合。 以下查询显示了如何按月份进行聚合: ``` { "aggs": { "by_month": { "date_histogram": { "field": "date", "interval": "month", "format": "yyyy-MM" } } } } ``` 在上面的聚合中,"date_histogram"桶将按月份对结果进行分组,并使用"yyyy-MM"格式来指定日期格式。Elasticsearch还支持许多其他类型的聚合,包括范围聚合、嵌套聚合和指标聚合。 总之,Elasticsearch是强大的搜索和分析工具,可以轻松地执行多字段聚合操作。通过使用聚合桶,可以对结果进行分组、计数、平均值等分析,并在结果中显示有关数据的有用信息。
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