elasticsearch查询多字段聚合

最新推荐文章于 2024-08-13 23:11:18 发布
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本文介绍了如何在Elasticsearch中实现分页查询并同时获取商品类目和品牌的聚合信息。通过设置mapping的multi_field，确保聚合时不进行分词。查询时使用aggregations来统计不同字段，包括使用subAggregation处理有父子关系的数据。提供了相关Java实现方式，并给出了参考链接。

1，需求：

在分页查询的同时，返回所查询商品的类目和品牌的聚合信息

2，mapping：
    {
        "item" : {
            "properties" : {
                "item_name" : {
                    "type" : "string",
                                        "index" : "analyzed",
                                        "analyzer" : "ik_smart"
                },
               "brand_name" : {
                    "type" : "multi_field",
              

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### 多字段聚合查询的基本概念 在 Elasticsearch 中，多字段聚合查询是指通过多个字段的组合进行数据分组和统计分析。这种查询方式常用于需要对多个维度进行交叉分析的场景，例如根据地区和产品类别对销售额进行分组统计。 Elasticsearch 支持多种类型的聚合操作，包括指标聚合（Metric Aggregations）、桶聚合（Bucket Aggregations）、矩阵聚合（Matrix Aggregations）以及组合聚合（Pipeline Aggregations）[^1]。其中，桶聚合是最常用的聚合类型之一，它将文档分配到不同的桶中，并基于这些桶进行进一步的统计计算。 ### 多字段聚合查询语法结构 Elasticsearch 的聚合查询格式如下： ```json { "aggregations": { "<aggregation_name>": { "<aggregation_type>": { <aggregation_body> }, "aggregations": { // 嵌套聚合查询 } }, "<aggregation_name_2>": { ... } } } ``` 在这个结构中，可以通过嵌套多个聚合来实现多字段聚合查询。每个聚合可以是一个独立的桶聚合或指标聚合，并且可以嵌套在其他聚合内部以形成复杂的多层聚合逻辑[^2]。 ### 实现多字段聚合查询的方法 #### 使用 `terms` 聚合进行多字段分组 在实际应用中，`terms` 聚合是实现多字段聚合查询的主要方法之一。`terms` 聚合是一种桶聚合，它根据指定字段的值将文档分组，并为每组生成一个桶。如果需要基于多个字段进行分组，可以通过嵌套多个 `terms` 聚合实现。 以下是一个基于两个字段（如 `color` 和 `size`）进行分组的示例： ```json GET /order/_search { "size": 0, "aggs": { "popular_colors": { "terms": { "field": "color" }, "aggs": { "popular_sizes": { "terms": { "field": "size" } } } } } } ``` 此查询首先根据 `color` 字段进行分组，然后在每一组内再根据 `size` 字段进行二次分组。最终结果展示了不同颜色下各个尺寸的分布情况 [^3]。 #### 结合 `multi_terms` 聚合进行高效多字段聚合 对于需要同时使用多个字段进行分组的场景，Elasticsearch 提供了 `multi_terms` 聚合，这是一种专门用于多字段分组的优化聚合类型。与嵌套的 `terms` 聚合相比，`multi_terms` 聚合更高效，尤其适用于大规模数据集。 以下是一个使用 `multi_terms` 聚合的示例： ```json GET /order/_search { "size": 0, "aggs": { "popular_combinations": { "multi_terms": { "terms": [ { "field": "color" }, { "field": "size" } ] } } } } ``` 此查询会直接根据 `color` 和 `size` 的组合进行分组，并返回所有可能的组合及其对应的文档数量。 ### 示例：多字段聚合的实际应用场景 假设有一个订单索引 `order`，其中包含字段 `product_category`（产品类别）和 `region`（地区）。为了分析不同地区的销售情况，可以使用以下聚合查询： ```json GET /order/_search { "size": 0, "aggs": { "sales_by_region": { "terms": { "field": "region" }, "aggs": { "sales_by_category": { "terms": { "field": "product_category" }, "aggs": { "total_sales": { "sum": { "field": "amount" } } } } } } } } ``` 该查询首先按地区分组，然后在每个地区内按产品类别分组，并计算每个类别的总销售额。这种多层聚合可以帮助企业深入了解各地区的销售表现 [^3]。 ###
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