ElasticSearch7.x入门教程之全文搜索聚合分析（十）

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前言

这篇文档就简单记录哈ES中的聚合分析，包括指标聚合、桶聚合、管道聚合。其实就是数据库中的各类分析函数，比如max()、min()、avg()、group by、having等等。主要应用在一些统计分析业务中。

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一、指标聚合

1、统计最大值：Max Aggregation

查询建筑最高的楼层：

GET /building_info/_search
{
   
   
  "aggs": {
   
   
    "max_floor": {
   
   
      "max": {
   
   
        "field": "floor"
      }
    }
  }
}

查询结果如下：

如果字段不存在：

GET /building_info/_search
{
   
   
  "aggs": {
   
   
    "max_floor": {
   
   
      "max": {
   
   
        "field": "floor1",
        "missing": 6
      }
    }
  }
}

如果某个文档中缺少 floor1字段，则设置该字段的值为 6。

也可以通过脚本来查询最大值：

GET /building_info/_search
{
   
   
  "aggs": {
   
   
    "max_floor": {
   
   
      "max": {
   
   
        "script": {
   
   
          "source": "if(doc['floor'].size()!=0){doc.floor.value}"
        }
      }
    }
  }
}

使用脚本时，可以先通过 doc['floor'].size()!=0 去判断文档是否有对应的属性。

2、统计最小值：Min Aggregation

统计最小值，用法和 Max Aggregation 基本一致：

GET /building_info/_search
{
   
   
  "aggs": {
   
   
    "min_floor": {
   
   
      "min": {
   
   
        "field": "floor",
        "missing": 6
      }
    }
  }
}

脚本：

GET /building_info/_search
{
   
   
  "aggs": {
   
   
    "min_floor": {
   
   
      "min": {
   
   
        "script": {
   
   
          "source": "if(doc['floor'].size()!=0){doc.floor.value}"
        }
      }
    }
  }
}

3、统计平均值：Avg Aggregation

统计平均值：

GET /building_info/_search
{
   
   
  "aggs": {
   
   
    "avg_floor": {
   
   
      "avg": {
   
   
        "field": "floor"
      }
    }
  }
}

GET /building_info/_search
{
   
   
  "aggs": {
   
   
    "avg_floor": {
   
   
      "avg": {
   
   
        "script": {
   
   
          "source": "if(doc['floor'].size()!=0){doc.floor.value}"
        }
      }
    }
  }
}

4、求和：Sum Aggregation

求和：

GET /building_info/_search
{
   
   
  "aggs": {
   
   
    "sum_floor": {
   
   
      "sum": {
   
   
        "field": "floor"
      }
    }
  }
}

GET /building_info/_search
{
   
   
  "aggs": {
   
   
    "sum_floor": {
   
   
      "sum": {
   
   
        "script": {
   
   
          "source": "if(doc['floor'].size()!=0){doc.floor.value}"
        }
      }
    }
  }
}

5、Cardinality Aggregation

cardinality aggregation 用于基数统计。类似于 SQL 中的 distinct count(0)。

text 类型是分析型类型，默认是不允许进行聚合操作的，如果相对 text 类型进行聚合操作，需要设置其 fielddata 属性为 true，这种方式虽然可以使 text 类型进行聚合操作，但是无法满足精准聚合，如果需要精准聚合，可以设置字段的子域为 keyword。

• 1、方式一：
  定义 books 索引：

PUT books
{
   
   
  "mappings": {
   
   
    "properties": {
   
   
      "name":{
   
   
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      },
      "publish":{
   
   
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "fielddata": true
      },
      "type":{
   
   
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      }