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【ES小结】还在用ElasticSearch做查询？换条思路实现高效数据统计

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🎢 本文由派大星原创编撰

🚧 系列专栏：《ES小结》

🎈 本系列记录ElasticSearch技术学习历程以及问题解决

在这里插入图片描述

ElasticSearch高效数据统计

聚合查询

① 什么是聚合查询

聚合是

ES

除搜索功能外提供的针对

ES

数据做统计分析的功能，聚合有助于根据搜索查询提供聚合数据，聚合查询是数据库中重要额功能特性，

ES

作为搜索引擎兼数据库，同样提供了强大的聚合分析功能力，它是基于查询条件来对数据进行分桶、计算的方法，这种很类似与

SQL

中的

group by

再加上一些函数方法的操作。

在了解聚合查询之前需要注意的一点是：**

text

类型是不支持聚合的**，主要是因为

text

类型本身是分词的，通俗的说，如果一句话分成了多个词然后进行

group by

操作，那么问题就出现了，到底对哪一个词进行

group by

操作呢？无法指定！

② Kibana 命令测试聚合查询

创建测试索引
PUT/fruit
{"mappings":{"properties":{"title":"keyword"},"price":{"type":"double"},"description":{"type":"text"}}}

在这里插入图片描述

存放测试数据
PUT/fruit/_bulk
{"index":{}}{"title":"面包","price":19.6,"description":"小面包很便宜"}{"index":{}}{"title":"旺旺牛奶","price":29.6,"description":"旺旺牛奶很好喝"}{"index":{}}{"title":"日本豆","price":9.0,"description":"日本豆很便宜"}{"index":{}}{"title":"大辣条","price":10.6,"description":"大辣条超级好吃"}{"index":{}}{"title":"海苔","price":49.6,"description":"海苔很一般"}{"index":{}}{"title":"小饼干","price":9.6,"description":"小饼干很小"}{"index":{}}{"title":"小葡萄","price":59.6,"description":"小葡萄很好吃"}{"index":{}}{"title":"小饼干","price":19.6,"description":"小饼干很小"}{"index":{}}{"title":"小饼干","price":59.6,"description":"小饼干很小"}{"index":{}}{"title":"小饼干","price":29.6,"description":"小饼干很小"}{"index":{}}{"title":"小饼干","price":39.6,"description":"小饼干很小"}

在这里插入图片描述

③ 聚合操作使用

根据某个字段分组
GET/fruit/_search
{"query":{"match_all":{}},"aggs":{"price_group":{"terms":{"field":"price"}}}}

在这里插入图片描述

求最大值
GET/fruit/_search
{"query":{"match_all":{}},"aggs":{"max_price":{"max":{"field":"price"}}}}

在这里插入图片描述

最小值
GET/fruit/_search
{"query":{"match_all":{}},"size":0,"aggs":{"min_price":{"min":{"field":"price"}}}}

在这里插入图片描述

求总数
GET/fruit/_search
{"query":{"match_all":{}},"size":0,"aggs":{"min_price":{"sum":{"field":"price"}}}}

在这里插入图片描述

求平均值
GET/fruit/_search
{"query":{"match_all":{}},"size":0,"aggs":{"avg_price":{"avg":{"field":"price"}}}}

在这里插入图片描述

④ RestHighLevelClient 测试聚合查询

在使用

Java API

实现上述操作之前，有必要先了解一下实现过程中使用到的某些方法以及工具

常见的聚合查询：

  • 统计某个字段的数量

ValueCountBuilder vcb= AggregationBuilders.count(“分组的名称”).field(“字段”);

  • 去重统计某个字段的数量（有少量的误差）

CardinalityBuilder cb= AggregationBuilders.cardinality(“分组的名称”).field(“字段”);

  • 聚合过滤

FilterAggregationBuilder fab= AggregationBuilders.filter(“分组的名称”).filter(QueryBuilders.queryStringQuery(“字段:过滤值”));

  • 按某个字段分组

TermsBuilder tb= AggregationBuilders.terms(“分组的名称”).field(“字段”);

  • 求最大值

SumBuilder sumBuilder= AggregationBuilders.max(“分组的名称”).field(“字段”);

  • 求最小值

AvgBuilder ab= AggregationBuilders.min(“分组的名称”).field(“字段”);

  • 求平均值

MaxBuilder mb= AggregationBuilders.avg(“分组的名称”).field(“字段”);

  • 按日期间隔分组

DateHistogramBuilder dhb= AggregationBuilders.dateHistogram(“分组的名称”).field(“字段”);

  • 获取聚合里面的结果

TopHitsBuilder thb= AggregationBuilders.topHits(“分组的名称”);

  • 嵌套的聚合

NestedBuilder nb= AggregationBuilders.nested(“分组的名称”).path(“字段”);

  • 反转嵌套

AggregationBuilders.reverseNested(“分组的名称”).path("字段 ");

使用

Java API

实现上述在

Kibana

中的各项操作

根据某个字段分组
publicclassRestHighLevelClientForAggs{publicstaticvoidmain(String[] args){RestHighLevelClient esClient =Client.getClient();//基于terms 类型聚合 基于字段进行分组聚合SearchRequest request =newSearchRequest("fruit");SearchSourceBuilder sourceBuilder =newSearchSourceBuilder();
        sourceBuilder
            .query(QueryBuilders.matchAllQuery())//查询条件//用来设置聚合处理.aggregation(AggregationBuilders.terms("price_group").field("price")).size(0);
        request.source(sourceBuilder);SearchResponse response =null;try{
            response = esClient.search(request,RequestOptions.DEFAULT);//处理聚合的结果Aggregations aggregations = response.getAggregations();ParsedDoubleTerms doubleTerms = aggregations.get("price_group");List<?extendsTerms.Bucket> buckets = doubleTerms.getBuckets();for(Terms.Bucket bucket : buckets){System.out.println(bucket.getKey()+" "+bucket.getDocCount());}}catch(Exception e){
            e.printStackTrace();}}}

在这里插入图片描述

求最大值
publicclassAggregationForMax{publicstaticvoidmain(String[] args){RestHighLevelClient client =Client.getClient();SearchRequest request =newSearchRequest("fruit");SearchSourceBuilder sourceBuilder =newSearchSourceBuilder();
        sourceBuilder
                .query(QueryBuilders.matchAllQuery()).aggregation(AggregationBuilders.max("max_price").field("price")).size(0);
        request.source(sourceBuilder);try{SearchResponse searchResponse =
            client.search(request,RequestOptions.DEFAULT);Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();ParsedMax maxPrice = aggregations.get("max_price");System.out.println(maxPrice.getValueAsString());}catch(IOException e){
            e.printStackTrace();}}}

在这里插入图片描述

注意： 在最终获取分组中的数据时，首先判断所求得的结果是否是

Key-Value

的结果，比如上述根据某个字段分组的示例从

Kibana

中就可以看出是

Key-Value

的形式，所以

aggregations.get("分组名称");

返回的结果应该为

ParsedXXXXTerms

类型，如果像求最大值、平均值、最小值等在执行到该

aggregations.get("分组名称");

返回的结果应该为

ParsedXXX

类型

求最小值
publicclassAggregationForMin{publicstaticvoidmain(String[] args){RestHighLevelClient client =Client.getClient();SearchRequest searchRequest =newSearchRequest("fruit");SearchSourceBuilder sourceBuilder =newSearchSourceBuilder();

        sourceBuilder
                .query(QueryBuilders.matchAllQuery()).aggregation(AggregationBuilders.min("min_price").field("price")).size(0);
        searchRequest.source(sourceBuilder);try{SearchResponse searchResponse = 
                client.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT);Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();ParsedMin minPrice = aggregations.get("min_price");System.out.println(minPrice.getValueAsString());}catch(IOException e){
            e.printStackTrace();}}}

在这里插入图片描述

等等一系列需求的演示和模拟，使用

ES

来完成数据的统计。

⑤ 子聚合

先从需求展开，先按照

title

进行分组，然后再对每一个分组中的成员对价格

price

进行降序排序

先使用命令在

Kibana

中实现该操作，其次再根据实现的命令转换为

Java

代码实现

使用命令操作进行实现

GET/fruit/_search
{"query":{"match_all":{}},"size":0,"aggs":{"title_group":{"terms":{"field":"title"},"aggs":{"sort_price":{"terms":{"field":"price","order":{"_key":"desc"}}}}}}}

将实现的命令转换为

Java

流程

publicclassAggregationForSub{publicstaticvoidmain(String[] args){RestHighLevelClient client =Client.getClient();SearchRequest searchRequest =newSearchRequest("fruit");SearchSourceBuilder sourceBuilder =newSearchSourceBuilder();TermsAggregationBuilder termsAggregationBuilder =AggregationBuilders.terms("title_group").field("title");TermsAggregationBuilder subAggregationBuilder =AggregationBuilders.terms("price_sort").field("price").order(BucketOrder.count(false));//subAggregation 为子聚合
        termsAggregationBuilder.subAggregation(subAggregationBuilder);
        sourceBuilder
                .query(QueryBuilders.matchAllQuery()).aggregation(termsAggregationBuilder).size(0);
        searchRequest.source(sourceBuilder);try{SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT);Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();ParsedStringTerms titleGroup = aggregations.get("title_group");for(Terms.Bucket bucket : titleGroup.getBuckets()){System.out.println(bucket.getKey()+"--"+bucket.getDocCount());Aggregations bucketAggregations = bucket.getAggregations();ParsedDoubleTerms priceSort = bucketAggregations.get("price_sort");for(Terms.Bucket priceSortBucket : priceSort.getBuckets()){System.out.println(priceSortBucket.getKey()+"--"+priceSortBucket.getDocCount());}}}catch(IOException e){
            e.printStackTrace();}}}

在这里插入图片描述

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标签： elasticsearch 搜索引擎 大数据
本文转载自: https://blog.csdn.net/Gaowumao/article/details/126181001
版权归原作者 派 大 星. 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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