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ElasticSearch聚合操作_es聚合操作

作者：正经夜光杯 | 2024-07-07 09:29:53

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es聚合操作

Elasticsearch除搜索以外，提供了针对ES 数据进行统计分析的功能。聚合(aggregations)可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如：

什么品牌的手机最受欢迎？
这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？
这些手机每月的销售情况如何？

使用场景

聚合查询可以用于各种场景，比如商业智能、数据挖掘、日志分析等等。

电商平台的销售分析：统计每个地区的销售额、每个用户的消费总额、每个产品的销售量等，以便更好地了解销售情况和趋势。

社交媒体的用户行为分析：统计每个用户的发布次数、转发次数、评论次数等，以便更好地了解用户行为和趋势，同时可以将数据按照地区、时间、话题等维度进行分析。

物流企业的运输分析：统计每个区域的运输量、每个车辆的运输次数、每个司机的行驶里程等，以便更好地了解运输情况和优化运输效率。

金融企业的交易分析：统计每个客户的交易总额、每个产品的销售量、每个交易员的业绩等，以便更好地了解交易情况和优化业务流程。

智能家居的设备监控分析：统计每个设备的使用次数、每个家庭的能源消耗量、每个时间段的设备使用率等，以便更好地了解用户需求和优化设备效能。

基本语法

聚合查询的语法结构与其他查询相似，通常包含以下部分：

查询条件：指定需要聚合的文档，可以使用标准的 Elasticsearch 查询语法，如 term、match、range 等等。
聚合函数：指定要执行的聚合操作，如 sum、avg、min、max、terms、date_histogram 等等。每个聚合命令都会生成一个聚合结果。
聚合嵌套：聚合命令可以嵌套，以便更细粒度地分析数据。


GET <index_name>/_search
{
  "aggs": {
    "<aggs_name>": { // 聚合名称需要自己定义
      "<agg_type>": {
        "field": "<field_name>"
      }
    }
  }
}
// aggs_name：聚合函数的名称
// agg_type：聚合种类，比如是桶聚合（terms）或者是指标聚合（avg、sum、min、max等）
// field_name：字段名称或者叫域名。

1 聚合的分类

Metric Aggregation：—些数学运算，可以对文档字段进行统计分析，类比sql中的 min(), max(), sum() 操作。


SELECT MIN(price), MAX(price) FROM products
#Metric聚合的DSL类比实现：
{
    "aggs":{
        "avg_price":{
            "avg":{
                "field":"price"
            }
        }
    }
}

Bucket Aggregation：一些满足特定条件的文档的集合放置到一个桶里，每一个桶关联一个key，类比sql中的group by操作。


SELECT size COUNT(*) FROM products GROUP BY size
#bucket聚合的DSL类比实现：
{
 "aggs": {
    "by_size": {
      "terms": {
        "field": "size"
      }
  }
}

Pipeline Aggregation：对其他的聚合结果进行二次聚合

示例数据


DELETE /employees
#创建索引库
PUT /employees
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "age":{
        "type": "integer"
      },
      "gender":{
        "type": "keyword"
      },
      "job":{
         "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 50
            }
          }
      },
      "name":{
        "type": "keyword"
      },
      "salary":{
        "type": "integer"
      }
    }
  }
}
 
PUT /employees/_bulk
{ "index" : {  "_id" : "1" } }
{ "name" : "Emma","age":32,"job":"Product Manager","gender":"female","salary":35000 }
{ "index" : {  "_id" : "2" } }
{ "name" : "Underwood","age":41,"job":"Dev Manager","gender":"male","salary": 50000}
{ "index" : {  "_id" : "3" } }
{ "name" : "Tran","age":25,"job":"Web Designer","gender":"male","salary":18000 }
{ "index" : {  "_id" : "4" } }
{ "name" : "Rivera","age":26,"job":"Web Designer","gender":"female","salary": 22000}
{ "index" : {  "_id" : "5" } }
{ "name" : "Rose","age":25,"job":"QA","gender":"female","salary":18000 }
{ "index" : {  "_id" : "6" } }
{ "name" : "Lucy","age":31,"job":"QA","gender":"female","salary": 25000}
{ "index" : {  "_id" : "7" } }
{ "name" : "Byrd","age":27,"job":"QA","gender":"male","salary":20000 }
{ "index" : {  "_id" : "8" } }
{ "name" : "Foster","age":27,"job":"Java Programmer","gender":"male","salary": 20000}
{ "index" : {  "_id" : "9" } }
{ "name" : "Gregory","age":32,"job":"Java Programmer","gender":"male","salary":22000 }
{ "index" : {  "_id" : "10" } }
{ "name" : "Bryant","age":20,"job":"Java Programmer","gender":"male","salary": 9000}
{ "index" : {  "_id" : "11" } }
{ "name" : "Jenny","age":36,"job":"Java Programmer","gender":"female","salary":38000 }
{ "index" : {  "_id" : "12" } }
{ "name" : "Mcdonald","age":31,"job":"Java Programmer","gender":"male","salary": 32000}
{ "index" : {  "_id" : "13" } }
{ "name" : "Jonthna","age":30,"job":"Java Programmer","gender":"female","salary":30000 }
{ "index" : {  "_id" : "14" } }
{ "name" : "Marshall","age":32,"job":"Javascript Programmer","gender":"male","salary": 25000}
{ "index" : {  "_id" : "15" } }
{ "name" : "King","age":33,"job":"Java Programmer","gender":"male","salary":28000 }
{ "index" : {  "_id" : "16" } }
{ "name" : "Mccarthy","age":21,"job":"Javascript Programmer","gender":"male","salary": 16000}
{ "index" : {  "_id" : "17" } }
{ "name" : "Goodwin","age":25,"job":"Javascript Programmer","gender":"male","salary": 16000}
{ "index" : {  "_id" : "18" } }
{ "name" : "Catherine","age":29,"job":"Javascript Programmer","gender":"female","salary": 20000}
{ "index" : {  "_id" : "19" } }
{ "name" : "Boone","age":30,"job":"DBA","gender":"male","salary": 30000}
{ "index" : {  "_id" : "20" } }
{ "name" : "Kathy","age":29,"job":"DBA","gender":"female","salary": 20000}

2 Metric Aggregation

单值分析︰只输出一个分析结果
- min, max, avg, sum
- Cardinality（类似distinct Count)
多值分析:输出多个分析结果
- stats（统计）, extended stats
- percentile （百分位）, percentile rank
- top hits(排在前面的示例)

查询员工的最低最高和平均工资


#多个 Metric 聚合，找到最低最高和平均工资
GET /employees/_search
{
  "size": 0,  
  "aggs": {
    "max_salary": {
      "max": {
        "field": "salary"
      }
    },
    "min_salary": {
      "min": {
        "field": "salary"
      }
    },
    "avg_salary": {
      "avg": {
        "field": "salary"
      }
    }
  }
}

对salary进行统计


# 一个聚合，输出多值
GET /employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "stats_salary": {
      "stats": {
        "field":"salary"
      }
    }
  }
}

cardinate对搜索结果去重


POST /employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "cardinate": {
      "cardinality": {
        "field": "job.keyword"
      }
    }
  }
}

3 Bucket Aggregation

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。ES提供的一些常见的 Bucket Aggregation。

Terms，需要字段支持filedata
- keyword 默认支持fielddata
- text需要在Mapping 中开启fielddata，会按照分词后的结果进行分桶。
数字类型
- Range / Data Range
- Histogram（直方图） / Date Histogram
支持嵌套: 也就在桶里再做分桶

桶聚合可以用于各种场景，例如：

对数据进行分组统计，比如按照地区、年龄段、性别等字段进行分组统计。
对时间序列数据进行时间段分析，比如按照每小时、每天、每月、每季度、每年等时间段进行分析。
对各种标签信息分类，并统计其数量。

3.1 获取job的分类信息


# 对keword 进行聚合
GET /employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field":"job.keyword"
      }
    }
  }
}

聚合可配置属性有：

field：指定聚合字段
size：指定聚合结果数量
order：指定聚合结果排序方式

默认情况下，Bucket聚合会统计Bucket内的文档数量，记为_count，并且按照_count降序排序。我们可以指定order属性，自定义聚合的排序方式：


GET /employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field":"job.keyword",
         "size": 10,
        "order": {
          "_count": "desc" 
        }
      }
    }
  }
}

3.2 限定聚合范围


#只对salary在10000元以上的文档聚合
GET /employees/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "salary": {
        "gte": 10000 
      }
    }
  }, 
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field":"job.keyword",
         "size": 10,
        "order": {
          "_count": "desc" 
        }
      }
    }
  }
}

注意：对 Text 字段进行 terms 聚合查询，会失败抛出异常。


POST /employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field":"job"
      }
    }
  }
}

解决办法：对 Text 字段打开 fielddata，支持terms aggregation


PUT /employees/_mapping
{
  "properties" : {
    "job":{
       "type":  "text",
       "fielddata": true
    }
  }
}
 
# 对 Text 字段进行分词，分词后的terms
POST /employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field":"job"
      }
    }
  }
}

对job.keyword 和 job 进行 terms 聚合，分桶的总数并不一样。


POST /employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "cardinate": {
      "cardinality": {
        "field": "job"
      }
    }
  }
}

3.3 Range & Histogram聚合

按照数字的范围，进行分桶；
在Range Aggregation中，可以自定义Key。

Range 示例：按照工资的 Range 分桶


Salary Range分桶，可以自己定义 key
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "salary_range": {
      "range": {
        "field":"salary",
        "ranges":[
          {
            "to":10000
          },
          {
            "from":10000,
            "to":20000
          },
          {
            "key":">20000",
            "from":20000
          }
        ]
      }
    }
  }
}

Histogram示例：按照工资的间隔分桶


#工资0到10万，以 5000一个区间进行分桶
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "salary_histrogram": {
      "histogram": {
        "field":"salary",
        "interval":5000,
        "extended_bounds":{
          "min":0,
          "max":100000
        }
      }
    }
  }
}

top_hits应用场景: 当获取分桶后，桶内最匹配的顶部文档列表；


# 指定size，不同工种中，年纪最大的3个员工的具体信息
POST /employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field":"job.keyword"
      },
      "aggs":{
        "old_employee":{
          "top_hits":{
            "size":3,
            "sort":[
              {
                "age":{
                  "order":"desc"
                }
              }
            ]
          }
        }
      }
    }
  }
}

4 Pipeline Aggregation

支持对聚合分析的结果，再次进行聚合分析。

Pipeline 的分析结果会输出到原结果中，根据位置的不同，分为两类：

Sibling - 结果和现有分析结果同级
- Max，min，Avg & Sum Bucket
- Stats，Extended Status Bucket
- Percentiles Bucket
Parent -结果内嵌到现有的聚合分析结果之中
- Derivative(求导)
- Cumultive Sum(累计求和)
- Moving Function(移动平均值 )

min_bucket示例

在员工数最多的工种里，找出平均工资最低的工种。


# 平均工资最低的工种
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "avg_salary": {
          "avg": {
            "field": "salary"
          }
        }
      }
    },
    "min_salary_by_job":{   
      "min_bucket": {    
        "buckets_path": "jobs>avg_salary"  
      }
    }
  }
}

min_salary_by_job结果和jobs的聚合同级
min_bucket求之前结果的最小值
通过bucket_path关键字指定路径

Stats示例


# 平均工资的统计分析
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "avg_salary": {
          "avg": {
            "field": "salary"
          }
        }
      }
    },
    "stats_salary_by_job":{
      "stats_bucket": {
        "buckets_path": "jobs>avg_salary"
      }
    }
  }
}

percentiles示例


# 平均工资的百分位数
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "avg_salary": {
          "avg": {
            "field": "salary"
          }
        }
      }
    },
    "percentiles_salary_by_job":{
      "percentiles_bucket": {
        "buckets_path": "jobs>avg_salary"
      }
    }
  }
}

Cumulative_sum示例


#Cumulative_sum   累计求和
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "age": {
      "histogram": {
        "field": "age",
        "min_doc_count": 0,
        "interval": 1
      },
      "aggs": {
        "avg_salary": {
          "avg": {
            "field": "salary"
          }
        },
        "cumulative_salary":{
          "cumulative_sum": {
            "buckets_path": "avg_salary"
          }
        }
      }
    }
  }
}

5 聚合的作用范围

ES聚合分析的默认作用范围是query的查询结果集，同时ES还支持以下方式改变聚合的作用范围：

Filter
Post Filter
Global


#Query
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 20
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field":"job.keyword"
        
      }
    }
  }
}
 
#Filter
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "older_person": {
      "filter":{
        "range":{
          "age":{
            "from":35
          }
        }
      },
      "aggs":{
         "jobs":{
           "terms": {
        "field":"job.keyword"
      }
      }
    }},
    "all_jobs": {
      "terms": {
        "field":"job.keyword"
        
      }
    }
  }
}
 
#Post field. 一条语句，找出所有的job类型。还能找到聚合后符合条件的结果
POST employees/_search
{
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword"
      }
    }
  },
  "post_filter": {
    "match": {
      "job.keyword": "Dev Manager"
    }
  }
}
 
#global 
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 40
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field":"job.keyword"
        
      }
    },
    "all":{
      "global":{},
      "aggs":{
        "salary_avg":{
          "avg":{
            "field":"salary"
          }
        }
      }
    }
  }
}

6 排序

指定order，按照count和key进行排序：

默认情况，按照count降序排序
指定size，就能返回相应的桶


#排序 order
#count and key
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 20
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field":"job.keyword",
        "order":[
          {"_count":"asc"},
          {"_key":"desc"}
        ]
      }
    }
  }
}
 
#排序 order
#count and key
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field":"job.keyword",
        "order":[  {
            "avg_salary":"desc"
          }]
      },
      "aggs": {
        "avg_salary": {
          "avg": {
            "field":"salary"
          }
        }
      }
    }
  }
}
 
#排序 order
#count and key
POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field":"job.keyword",
        "order":[  {
            "stats_salary.min":"desc"
          }]
      },
      "aggs": {
        "stats_salary": {
          "stats": {
            "field":"salary"
          }
        }
      }
    }
  }
}

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