ElasticSearch系列——bucket与metric两个核心概念的讲解

于 2020-07-15 16:38:02 发布
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分类专栏： ElasticSearch 文章标签： elasticsearch

文章目录

ElasticSearch系列——主目录

两个核心概念：bucket和metric
bucket：一个数据分组

city name

北京 小李
北京 小王
上海 小张
上海 小丽
上海 小陈

基于city划分buckets

划分出来两个bucket，一个是北京bucket，一个是上海bucket

北京bucket：包含了2个人，小李，小王
上海bucket：包含了3个人，小张，小丽，小陈

按照某个字段进行bucket划分，那个字段的值相同的那些数据，就会被划分到一个bucket中

有一些mysql的sql知识的话，聚合，首先第一步就是分组，对每个组内的数据进行聚合分析，分组，就是我们的bucket

metric：对一个数据分组执行的统计

当我们有了一堆bucket之后，就可以对每个bucket中的数据进行聚合分词了，比如说计算一个bucket内所有数据的数量，或者计算一个bucket内所有数据的平均值，最大值，最小值

metric，就是对一个bucket执行的某种聚合分析的操作，比如说求平均值，求最大值，求最小值

select count(*)
from access_log
group by user_id

bucket：group by user_id --> 那些user_id相同的数据，就会被划分到一个bucket中
metric：count(*)，对每个user_id bucket中所有的数据，计算一个数量

家电卖场案例背景
准备数据

以一个家电卖场中的电视销售数据为背景，来对各种品牌，各种颜色的电视的销量和销售额，进行各种各样角度的分析

PUT /tvs
{
	"mappings": {
		"sales": {
			"properties": {
				"price": {
					"type": "long"
				},
				"color": {
					"type": "keyword"
				},
				"brand": {
					"type": "keyword"
				},
				"sold_date": {
					"type": "date"
				}
			}
		}
	}
}

POST /tvs/sales/_bulk
{ "index": {}}
{ "price" : 1000, "color" : "红色", "brand" : "长虹", "sold_date" : "2016-10-28" }
{ "index": {}}
{ "price" : 2000, "color" : "红色", "brand" : "长虹", "sold_date" : "2016-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 3000, "color" : "绿色", "brand" : "小米", "sold_date" : "2016-05-18" }
{ "index": {}}
{ "price" : 1500, "color" : "蓝色", "brand" : "TCL", "sold_date" : "2016-07-02" }
{ "index": {}}
{ "price" : 1200, "color" : "绿色", "brand" : "TCL", "sold_date" : "2016-08-19" }
{ "index": {}}
{ "price" : 2000, "color" : "红色", "brand" : "长虹", "sold_date" : "2016-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 8000, "color" : "红色", "brand" : "三星", "sold_date" : "2017-01-01" }
{ "index": {}}
{ "price" : 2500, "color" : "蓝色", "brand" : "小米", "sold_date" : "2017-02-12" }
统计哪种颜色的电视销量最高
GET /tvs/sales/_search
{
    "size" : 0,
    "aggs" : { 
        "popular_colors" : { 
            "terms" : { 
              "field" : "color"
            }
        }
    }
}

size：只获取聚合结果，而不要执行聚合的原始数据
aggs：固定语法，要对一份数据执行分组聚合操作
popular_colors：就是对每个aggs，都要起一个名字，这个名字是随机的，你随便取什么都ok
terms：根据字段的值进行分组
field：根据指定的字段的值进行分组

检索结果：

{
  "took": 61,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 8,
    "max_score": 0,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "popular_color": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "红色",
          "doc_count": 4
        },
        {
          "key": "绿色",
          "doc_count": 2
        },
        {
          "key": "蓝色",
          "doc_count": 2
        }
      ]
    }
  }
}

hits.hits：我们指定了size是0，所以hits.hits就是空的，否则会把执行聚合的那些原始数据给你返回回来
aggregations：聚合结果
popular_color：我们指定的某个聚合的名称
buckets：根据我们指定的field划分出的buckets
key：每个bucket对应的那个值
doc_count：这个bucket分组内，有多少个数据
数量，其实就是这种颜色的销量

每种颜色对应的bucket中的数据的
默认的排序规则：按照doc_count降序排序

统计每种颜色电视平均价格
GET /tvs/sales/_search
{
   "size" : 0,
   "aggs": {
      "colors": {
         "terms": {
            "field": "color"
         },
         "aggs": { 
            "avg_price": { 
               "avg": {
                  "field": "price" 
               }
            }
         }
      }
   }
}

按照color去分bucket，可以拿到每个color bucket中的数量，这个仅仅只是一个bucket操作，doc_count其实只是es的bucket操作默认执行的一个内置metric

这一讲，就是除了bucket操作，分组，还要对每个bucket执行一个metric聚合统计操作

在一个aggs执行的bucket操作（terms），平级的json结构下，再加一个aggs，这个第二个aggs内部，同样取个名字，执行一个metric操作，avg，对之前的每个bucket中的数据的指定的field，price field，求一个平均值

"aggs": { 
   "avg_price": { 
      "avg": {
         "field": "price" 
      }
   }
}

就是一个metric，就是一个对一个bucket分组操作之后，对每个bucket都要执行的一个metric

第一个metric，avg，求指定字段的平均值

检索结果：

{
  "took": 28,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 8,
    "max_score": 0,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "group_by_color": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "红色",
          "doc_count": 4,
          "avg_price": {
            "value": 3250
          }
        },
        {
          "key": "绿色",
          "doc_count": 2,
          "avg_price": {
            "value": 2100
          }
        },
        {
          "key": "蓝色",
          "doc_count": 2,
          "avg_price": {
            "value": 2000
          }
        }
      ]
    }
  }
}

buckets，除了key和doc_count
avg_price：我们自己取的metric aggs的名字
value：我们的metric计算的结果，每个bucket中的数据的price字段求平均值后的结果

颜色+品牌的多层下钻分析

从颜色到品牌进行下钻分析，每种颜色的平均价格，以及找到每种颜色每个品牌的平均价格

我们可以进行多层次的下钻

比如说，现在红色的电视有4台，同时这4台电视中，有3台是属于长虹的，1台是属于小米的

红色电视中的3台长虹的平均价格是多少？
红色电视中的1台小米的平均价格是多少？

下钻的意思是，已经分了一个组了，比如说颜色的分组，然后还要继续对这个分组内的数据，再分组，比如一个颜色内，还可以分成多个不同的品牌的组，最后对每个最小粒度的分组执行聚合分析操作，这就叫做下钻分析

es，下钻分析，就要对bucket进行多层嵌套，多次分组

按照多个维度（颜色+品牌）多层下钻分析，而且学会了每个下钻维度（颜色，颜色+品牌），都可以对每个维度分别执行一次metric聚合操作

GET /tvs/sales/_search 
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_color": {
      "terms": {
        "field": "color"
      },
      "aggs": {
        "color_avg_price": {
          "avg": {
            "field": "price"
          }
        },
        "group_by_brand": {
          "terms": {
            "field": "brand"
          },
          "aggs": {
            "brand_avg_price": {
              "avg": {
                "field": "price"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

检索结果：

{
  "took": 8,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 8,
    "max_score": 0,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "group_by_color": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "红色",
          "doc_count": 4,
          "color_avg_price": {
            "value": 3250
          },
          "group_by_brand": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
              {
                "key": "长虹",
                "doc_count": 3,
                "brand_avg_price": {
                  "value": 1666.6666666666667
                }
              },
              {
                "key": "三星",
                "doc_count": 1,
                "brand_avg_price": {
                  "value": 8000
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key": "绿色",
          "doc_count": 2,
          "color_avg_price": {
            "value": 2100
          },
          "group_by_brand": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
              {
                "key": "TCL",
                "doc_count": 1,
                "brand_avg_price": {
                  "value": 1200
                }
              },
              {
                "key": "小米",
                "doc_count": 1,
                "brand_avg_price": {
                  "value": 3000
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key": "蓝色",
          "doc_count": 2,
          "color_avg_price": {
            "value": 2000
          },
          "group_by_brand": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
              {
                "key": "TCL",
                "doc_count": 1,
                "brand_avg_price": {
                  "value": 1500
                }
              },
              {
                "key": "小米",
                "doc_count": 1,
                "brand_avg_price": {
                  "value": 2500
                }
              }
            ]
          }
        }
      ]
    }
  }
}
统计每种颜色电视最大最小价格

count：bucket，terms，自动就会有一个doc_count，就相当于是count
avg：avg aggs，求平均值
max：求一个bucket内，指定field值最大的那个数据
min：求一个bucket内，指定field值最小的那个数据
sum：求一个bucket内，指定field值的总和

一般来说，90%的常见的数据分析的操作，metric，无非就是count，avg，max，min，sum

GET /tvs/sales/_search
{
   "size" : 0,
   "aggs": {
      "colors": {
         "terms": {
            "field": "color"
         },
         "aggs": {
            "avg_price": { "avg": { "field": "price" } },
            "min_price" : { "min": { "field": "price"} }, 
            "max_price" : { "max": { "field": "price"} },
            "sum_price" : { "sum": { "field": "price" } } 
         }
      }
   }
}

求总和，就可以拿到一个颜色下的所有电视的销售总额

{
  "took": 16,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 8,
    "max_score": 0,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "group_by_color": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "红色",
          "doc_count": 4,
          "max_price": {
            "value": 8000
          },
          "min_price": {
            "value": 1000
          },
          "avg_price": {
            "value": 3250
          },
          "sum_price": {
            "value": 13000
          }
        },
        {
          "key": "绿色",
          "doc_count": 2,
          "max_price": {
            "value": 3000
          },
          "min_price": {
            "value":
          }, 1200
          "avg_price": {
            "value": 2100
          },
          "sum_price": {
            "value": 4200
          }
        },
        {
          "key": "蓝色",
          "doc_count": 2,
          "max_price": {
            "value": 2500
          },
          "min_price": {
            "value": 1500
          },
          "avg_price": {
            "value": 2000
          },
          "sum_price": {
            "value": 4000
          }
        }
      ]
    }
  }
}
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