6 Elasticsearch聚合分析

上一次聊了5 Elasticsearch深入搜索，这次来看看聚合。API链接为： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.1/query-dsl-nested-query.html 。

聚合说明

什么是聚合？Kibana上的这些图就是聚合，底层通过ES能够实现。

ES支持哪些聚合？聚合有很多类型，主要看Metrics和Bucket

• Bucket Aggregation：一些列满足特定条件的文档的集合
• Metric Aggregation：一些数学运算，可以对文档字段进行统计分析
• Pipeline Aggreagtion：对其它的聚合结果进行二次聚合
• Matrix Aggregation：支持对多个字段的操作并提供一个结果矩阵

Bucket和Metric如果用MySQL类比

聚合API

Aggregation属于Search的一部分，语法如下

Metric

说明

1. Metric会基于数据集计算结果，除了支持在字段上进行计算，同时也支持在脚本(painless script)产生的结果之上进行计算
2. 大多数Metric是数学计算，仅输出一个值，如min/max/sum/avg/cardinality
3. 部分metric支持输出多个数值，如stats/percentiles/percentile_ranks

实战

查询电影中，最大的一年

如果size大于1，会返回对应的条目信息

Bucket

说明

1. 按照⼀定的规则，将⽂档分配到不同的桶中，从⽽达到分类的⽬的。类似于MySQL的group。
2. ⽀持嵌套：也就在桶⾥再做分桶。⼦聚合分析可以是Bucket和Metric
3. Term Aggregations对于text字段，需要打开fielddata才可以使用

实战

按照年group

设置返回数量

先按年group，然后按年内的类型group

聚合执行过程

聚合其实是从各个分片获取数据，然后进行组合的过程，Min和Term的聚合过程如下

通过Terms的样例，能够发现聚合的结果未必是准确的，因为数据是分散的，每个Node的top3未必是全局的top3。ES提供了一些参数可以用来解决或者优化这个问题。

关联查询

Joining queries为”关联查询” 或 “连接查询”。这种查询方式主要用于在 Elasticsearch 中处理具有层次结构的数据，例如，一个博客文章（父文档）和它的评论（子文档）。通过使用has_child、has_parent、parent_id等查询类型，可以实现对这类数据的有效检索。

Nested（嵌套）场景

“nested”（嵌套）是一种数据类型和查询方式，用于处理复杂的数据结构。具体来说，它允许你在文档中存储数组类型的对象，并且这些对象中的每个元素都可以被单独索引和查询。

假设写了一个电影的mapping

PUT my_movies
{
      "mappings" : {
      "properties" : {
        "actors" : {
          "properties" : {
            "first_name" : {
              "type" : "keyword"
            },
            "last_name" : {
              "type" : "keyword"
            }
          }
        },
        "title" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    }
}

写入一条电影doc

POST my_movies/_doc/1
{
  "title":"Speed",
  "actors":[
    {
      "first_name":"Keanu",
      "last_name":"Reeves"
    },

    {
      "first_name":"Dennis",
      "last_name":"Hopper"
    }

  ]
}

进行查询

POST my_movies/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"actors.first_name": "Keanu"}},
        {"match": {"actors.last_name": "Hopper"}}
      ]
    }
  }
}

发现竟然能够查到结果：

这是因为ES存储时，内部对象的边界并没有考虑在内，JSON 格式被处理成扁平式键值对的结构

为了解决这个问题，我们使用Nested。创建 Nested 对象 Mapping，即增加type为nested

PUT my_movies
{
      "mappings" : {
      "properties" : {
        "actors" : {
          "type": "nested",
          "properties" : {
            "first_name" : {"type" : "keyword"},
            "last_name" : {"type" : "keyword"}
          }},
        "title" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {"keyword":{"type":"keyword","ignore_above":256}}
        }
      }
    }
}

重新插入数据，使用nested进行查询发现查不到了，如果使用正确的first_name和last_name可以查到

POST my_movies/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"title": "Speed"}},
        {
          "nested": {
            "path": "actors",
            "query": {
              "bool": {
                "must": [
                  {"match": {
                    "actors.first_name": "Keanu"
                  }},

                  {"match": {
                    "actors.last_name": "Hopper"
                  }}
                ]
              }
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

这是因为在ES内部， Nested ⽂档会被保存在两个 Lucene⽂档中，会在查询时做 Join 处理

Nested（嵌套）聚合

我们可以在Nested上做聚合

POST my_movies/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "actors": {
      "nested": {
        "path": "actors"
      },
      "aggs": {
        "actor_name": {
          "terms": {
            "field": "actors.first_name",
            "size": 10
          }
        }
      }
    }
  }
}

最后

大家如果喜欢我的文章，可以关注我的公众号（程序员麻辣烫）

我的个人博客为：https://shidawuhen.github.io/

往期文章回顾：

1. 设计模式

2. 招聘

3. 思考

4. 存储

5. 算法系列

6. 读书笔记

7. 小工具

8. 架构

9. 网络

10. Go语言