es_聚合用法详解

前言

ES统计分析概念

ES中的聚合查询，类似SQL的SUM/AVG/COUNT/GROUP BY分组查询，主要用于统计分析场景。
下面先介绍ES聚合查询的核心流程和核心概念。

1、 ES聚合查询流程

ES聚合查询类似SQL的GROUP by，一般统计分析主要分为两个步骤：

分组 组内聚合
对查询的数据首先进行一轮分组，可以设置分组条件，例如：新生入学，把所有的学生按专业分班，这个分班的过程就是对学生进行了分组。

组内聚合，就是对组内的数据进行统计，例如：计算总数、求平均值等等，接上面的例子，学生都按专业分班了，那么就可以统计每个班的学生总数， 这个统计每个班学生总数的计算，就是组内聚合计算。

提示：分组类似SQL的group by语句设定的条件，组内聚合，就是在select编写的avg、sum、count统计函数；熟悉SQL语句都知道sum、count这些统计函数不一定要跟group by语句配合使用，单独使用统计函数等同于将所有数据分成一个组，直接对所有数据进行统计。

2、 核心概念

通过上面的聚合查询流程，下面是ES聚合的核心概念就很容易理解了

2.1. 桶

满足特定条件的文档的集合，叫做桶。
桶的就是一组数据的集合，对数据分组后，得到一组组的数据，就是一个个的桶。
提示：桶等同于组，分桶和分组是一个意思，ES使用桶代表一组相同特征的数据。

ES中桶聚合，指的就是先对数据进行分组，ES支持多种分组条件，例如：支持类似SQL的group by根据字段分组，当然ES比SQL更强大，支持更多的分组条件，以满足各种统计需求。

2.2.、指标

指标指的是对文档进行统计计算方式，又叫指标聚合。
桶内聚合，说的就是先对数据进行分组（分桶），然后对每一个桶内的数据进行指标聚合。
说白了就是，前面将数据经过一轮桶聚合，把数据分成一个个的桶之后，我们根据上面计算指标对桶内的数据进行统计。
常用的指标有：SUM、COUNT、MAX等统计函数。
借助SQL的统计语句理解桶和指标：

SELECT COUNT(*) 
FROM order
GROUP BY shop_id 

说明：
COUNT() 相当于指标, 也叫统计指标。
GROUP BY shop_id 相当于分桶的条件，也可以叫分组条件，相同shop_id的数据都分到一个桶内。
这条SQL语句的作用就是统计每一个店铺的订单数，所以SQL统计的第一步是根据group by shop_id这个条件，把shop_id（店铺ID）相同的数据分到一个组（桶）里面，然后每一组数据使用count()统计函数（指标）计算总数，最终得到每一个店铺的订单总数，ES也是类似的过程。

3、ES聚合查询语法

大家可以先大致了解下ES聚合查询的基本语法结构

{
  "aggregations" : {
    "<aggregation_name>" : {
        "<aggregation_type>" : {
            <aggregation_body>
        }
        [,"aggregations" : { [<sub_aggregation>]+ } ]? // 嵌套聚合查询，支持多层嵌套
    }
    [,"<aggregation_name_2>" : { ... } ]* // 多个聚合查询，每个聚合查询取不同的名字
  }
}

说明：
aggregations - 代表聚合查询语句，可以简写为aggs
<aggregation_name> - 代表一个聚合计算的名字，可以随意命名，因为ES支持一次进行多次统计分析查询，后面需要通过这个名字在查询结果中找到我们想要的计算结果。
<aggregation_type> - 聚合类型，代表我们想要怎么统计数据，主要有两大类聚合类型，桶聚合和指标聚合，这两类聚合又包括多种聚合类型，例如：指标聚合：sum、avg， 桶聚合：terms、Date histogram等等。
<aggregation_body> - 聚合类型的参数，选择不同的聚合类型，有不同的参数。
aggregation_name_2 - 代表其他聚合计算的名字，意思就是可以一次进行多种类型的统计。
下面看个简单的聚合查询的例子：
假设存在一个order索引，存储了每一笔汽车销售订单，里面包含了汽车颜色字段color.

GET /order/_search
{
    "size" : 0, // 设置size=0的意思就是，仅返回聚合查询结果，不返回普通query查询结果。
    "aggs" : { // 聚合查询语句的简写
        "popular_colors" : { // 给聚合查询取个名字，叫popular_colors
            "terms" : { // 聚合类型为，terms，terms是桶聚合的一种，类似SQL的group by的作用，根据字段分组，相同字段值的文档分为一组。
              "field" : "color" // terms聚合类型的参数，这里需要设置分组的字段为color，根据color分组
            }
        }
    }
}

上面使用了terms桶聚合，而且没有明确指定指标聚合函数，默认使用的是Value Count聚合指标统计文档总数， 整个统计的意思是统计每一种汽车颜色的销量。
等价SQL如下：

select count(color) from order group by color
{
...
   "hits": { // 因为size=0,所以query查询结果为空
      "hits": [] 
   },
   "aggregations": { // 聚合查询结果
      "popular_colors": { // 这个就是popular_colors聚合查询的结果，这就是为什么需要给聚合查询取个名字的原因，如果有多个聚合查询，可以通过名字查找结果
         "buckets": [ // 因为是桶聚合，所以看到返回一个buckets数组，代表分组的统计情况，下面可以看到每一种颜色的销量情况
            {
               "key": "red", 
               "doc_count": 4 // 红色的汽车销量为4
            },
            {
               "key": "blue",
               "doc_count": 2
            },
            {
               "key": "green",
               "doc_count": 2
            }
         ]
      }
   }
}

4、指标聚合

ES指标聚合，就是类似SQL的统计函数，指标聚合可以单独使用，也可以跟桶聚合一起使用。
常用的统计函数如下：
Value Count - 类似sql的count函数，统计总数
Cardinality - 类似SQL的count(DISTINCT 字段)， 统计不重复的数据总数
Avg - 求平均值
Sum - 求和
Max - 求最大值
Min - 求最小值
下面分别介绍Elasticsearch常用统计函数的用法。

4.1、Value Count

值聚合，主要用于统计文档总数，类似SQL的count函数。
例子：

GET /sales/_search?size=0
{
  "aggs": {
    "types_count": { // 聚合查询的名字，随便取个名字
      "value_count": { // 聚合类型为：value_count
        "field": "type" // 计算type这个字段值的总数
      }
    }
  }
}

等价SQL：
select count(type) from sales

返回结果：

{
    ...
    "aggregations": {
        "types_count": { // 聚合查询的名字
            "value": 7 // 统计结果
        }
    }
}

4.2、Cardinality

基数聚合，也是用于统计文档的总数，跟Value Count的区别是，基数聚合会去重，不会统计重复的值，类似SQL的count(DISTINCT 字段)用法。
例子：

POST /sales/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "type_count" : { // 聚合查询的名字，随便取一个
            "cardinality" : { // 聚合查询类型为：cardinality
                "field" : "type" // 根据type这个字段统计文档总数
            }
        }
    }
}

等价SQL：

select count(DISTINCT type) from sales

{
    ...
    "aggregations" : {
        "type_count" : { // 聚合查询的名字
            "value" : 3 // 统计结果
        }
    }
}

提示：前面提到基数聚合的作用等价于SQL的count(DISTINCT 字段)的用法，其实不太准确，因为SQL的count统计结果是精确统计不会丢失精度，但是ES的cardinality基数聚合统计的总数是一个近似值，会有一定的误差，这么做的目的是为了性能，因为在海量的数据中精确统计总数是非常消耗性能的，但是很多业务场景不需要精确的结果，只要近似值，例如：统计网站一天的访问量，有点误差没关系。

4.3、Avg

求平均值
例子:

POST /exams/_search?size=0
{
  "aggs": {
    "avg_grade": { // 聚合查询名字，随便取一个名字
      "avg": { // 聚合查询类型为: avg
        "field": "grade" // 统计grade字段值的平均值
      }
    }
  }
}

返回结果：

{
    ...
    "aggregations": {
        "avg_grade": { // 聚合查询名字
            "value": 75.0 // 统计结果
        }
    }
}

4.4、Sum

求和计算
例子:

POST /sales/_search?size=0
{
  "aggs": {
    "hat_prices": { // 聚合查询名字，随便取一个名字
      "sum": { // 聚合类型为：sum
        "field": "price" // 计算price字段值的总和
      }
    }
  }
}

返回结果：

{
    ...
    "aggregations": {
        "hat_prices": { // 聚合查询名字
           "value": 450.0 // 统计结果
        }
    }
}

4.5.Max

求最大值
例子:

POST /sales/_search?size=0
{
  "aggs": {
    "max_price": { // 聚合查询名字,随便取一个名字
      "max": { // 聚合类型为：max
        "field": "price" // 求price字段的最大值
      }
    }
  }
}

返回结果:

{
    ...
    "aggregations": {
        "max_price": { // 聚合查询名字
            "value": 200.0 // 最大值
        }
    }
}

4.6.Min

求最小值
例子:

POST /sales/_search?size=0
{
  "aggs": {
    "min_price": { // 聚合查询名字，随便取一个
      "min": { // 聚合类型为: min
        "field": "price" // 求price字段值的最小值
      }
    }
  }
}

返回:

{
    ...

    "aggregations": {
        "min_price": { // 聚合查询名字
            "value": 10.0 // 最小值
        }
    }
}

4.7.综合例子

前面的例子，仅仅介绍聚合指标单独使用的情况，实际应用中经常先通过query查询，搜索索引中的数据，然后对query查询的结果进行统计分析。
例子：

GET /sales/_search
{
  "size": 0, // size = 0,代表不想返回query查询结果，只要统计结果
  "query": { // 设置query查询条件，后面的aggs统计，仅对query查询结果进行统计
    "constant_score": {
      "filter": {
        "match": {
          "type": "hat"
        }
      }
    }
  },
  "aggs": { // 统计query查询结果, 默认情况如果不写query语句，则代表统计所有数据
    "hat_prices": { // 聚合查询名字，计算price总和
      "sum": {
        "field": "price"
      }
    },
    "min_price": { // 聚合查询名字，计算price最小值
      "min": { 
        "field": "price" 
      }
    },
    "max_price": { // 聚合查询名字，计算price最大值
      "max": { 
        "field": "price"
      }
    }
  }
}

返回:

{
    ...
    "aggregations": {
        "hat_prices": { // 求和
           "value": 450.0
        },
        "min_price": { // 最小值
            "value": 10.0 
        },
        "max_price": { // 最大值
            "value": 200.0 
        }
    }
}

5、分组聚合查询

Elasticsearch桶聚合，目的就是数据分组，先将数据按指定的条件分成多个组，然后对每一个组进行统计。 组的概念跟桶是等同的，在ES中统一使用桶（bucket）这个术语。

ES桶聚合的作用跟SQL的group by的作用是一样的，区别是ES支持更加强大的数据分组能力，SQL只能根据字段的唯一值进行分组，分组的数量跟字段的唯一值的数量相等，例如: group by 店铺id， 去掉重复的店铺ID后，有多少个店铺就有多少个分组。

ES常用的桶聚合如下：
Terms聚合 - 类似SQL的group by，根据字段唯一值分组
Histogram聚合 - 根据数值间隔分组，例如: 价格按100间隔分组，0、100、200、300等等
Date histogram聚合 - 根据时间间隔分组，例如：按月、按天、按小时分组
Range聚合 - 按数值范围分组，例如: 0-150一组，150-200一组，200-500一组。
提示：桶聚合一般不单独使用，都是配合指标聚合一起使用，对数据分组之后肯定要统计桶内数据，在ES中如果没有明确指定指标聚合，默认使用Value Count指标聚合，统计桶内文档总数。

5.1、Terms聚合

terms聚合的作用跟SQL中group by作用一样，都是根据字段唯一值对数据进行分组（分桶），字段值相等的文档都分到同一个桶内。
例子：

GET /order/_search?size=0
{
  "aggs": {
    "shop": { // 聚合查询的名字，随便取个名字
      "terms": { // 聚合类型为: terms
        "field": "shop_id" // 根据shop_id字段值，分桶
      }
    }
  }
}

等价SQL：
select shop_id, count(*) from order group by shop_id

返回结果:

{
    ...
    "aggregations" : {
        "shop" : { // 聚合查询名字
            "buckets" : [ // 桶聚合结果，下面返回各个桶的聚合结果
                {
                    "key" : "1", // key分桶的标识，在terms聚合中，代表的就是分桶的字段值
                    "doc_count" : 6 // 默认的指标聚合是统计桶内文档总数
                },
                {
                    "key" : "5",
                    "doc_count" : 3
                },
                {
                    "key" : "9",
                    "doc_count" : 2
                }
            ]
        }
    }
}

5.2、Histogram聚合

histogram（直方图）聚合，主要根据数值间隔分组，使用histogram聚合分桶统计结果，通常用在绘制条形图报表。
例子：

POST /sales/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "prices" : { // 聚合查询名字，随便取一个
            "histogram" : { // 聚合类型为：histogram
                "field" : "price", // 根据price字段分桶
                "interval" : 50 // 分桶的间隔为50，意思就是price字段值按50间隔分组
            }
        }
    }
}

返回结果：

{
    ...
    "aggregations": {
        "prices" : { // 聚合查询名字
            "buckets": [ // 分桶结果
                {
                    "key": 0.0, // 桶的标识，histogram分桶，这里通常是分组的间隔值
                    "doc_count": 1 // 默认按Value Count指标聚合，统计桶内文档总数
                },
                { 
                    "key": 50.0,
                    "doc_count": 1
                },
                {
                    "key": 100.0,
                    "doc_count": 0
                },
                {
                    "key": 150.0,
                    "doc_count": 2
                }
            ]
        }
    }
}

5.3、Date histogram聚合

类似histogram聚合，区别是Date histogram可以很好的处理时间类型字段，主要用于根据时间、日期分桶的场景。
例子：

POST /sales/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "sales_over_time" : { // 聚合查询名字，随便取一个
            "date_histogram" : { // 聚合类型为: date_histogram
                "field" : "date", // 根据date字段分组
                "calendar_interval" : "month", // 分组间隔：month代表每月、支持minute（每分钟）、hour（每小时）、day（每天）、week（每周）、year（每年）
                "format" : "yyyy-MM-dd" // 设置返回结果中桶key的时间格式
            }
        }
    }
}

返回结果:

{
    ...
    "aggregations": {
        "sales_over_time": { // 聚合查询名字
            "buckets": [ // 桶聚合结果
                {
                    "key_as_string": "2015-01-01", // 每个桶key的字符串标识，格式由format指定
                    "key": 1420070400000, // key的具体字段值
                    "doc_count": 3 // 默认按Value Count指标聚合，统计桶内文档总数
                },
                {
                    "key_as_string": "2015-02-01",
                    "key": 1422748800000,
                    "doc_count": 2
                },
                {
                    "key_as_string": "2015-03-01",
                    "key": 1425168000000,
                    "doc_count": 2
                }
            ]
        }
    }
}

5.4、Range聚合

range聚合，按数值范围分桶。
例子：

GET /_search
{
    "aggs" : {
        "price_ranges" : { // 聚合查询名字，随便取一个
            "range" : { // 聚合类型为： range
                "field" : "price", // 根据price字段分桶
                "ranges" : [ // 范围配置
                    { "to" : 100.0 }, // 意思就是 price <= 100的文档归类到一个桶
                    { "from" : 100.0, "to" : 200.0 }, // price>100 and price<200的文档归类到一个桶
                    { "from" : 200.0 } // price>200的文档归类到一个桶
                ]
            }
        }
    }
}

返回结果:

{
    ...
    "aggregations": {
        "price_ranges" : { // 聚合查询名字
            "buckets": [ // 桶聚合结果
                {
                    "key": "*-100.0", // key可以表达分桶的范围
                    "to": 100.0, // 结束值
                    "doc_count": 2 // 默认按Value Count指标聚合，统计桶内文档总数
                },
                {
                    "key": "100.0-200.0",
                    "from": 100.0, // 起始值
                    "to": 200.0, // 结束值
                    "doc_count": 2
                },
                {
                    "key": "200.0-*",
                    "from": 200.0,
                    "doc_count": 3
                }
            ]
        }
    }
}

大家仔细观察的话，发现range分桶，默认key的值不太友好，尤其开发的时候，不知道key长什么样子，处理起来比较麻烦，我们可以为每一个分桶指定一个有意义的名字。
例子:

GET /_search
{
    "aggs" : {
        "price_ranges" : {
            "range" : {
                "field" : "price",
                "keyed" : true,
                "ranges" : [
                    // 通过key参数，配置每一个分桶的名字
                    { "key" : "cheap", "to" : 100 },
                    { "key" : "average", "from" : 100, "to" : 200 },
                    { "key" : "expensive", "from" : 200 }
                ]
            }
        }
    }
}

5.5、综合例子

前面的例子，都是单独使用aggs聚合语句，代表直接统计所有的文档，实际应用中，经常需要配合query语句，先搜索目标文档，然后使用aggs聚合语句对搜索结果进行统计分析。
例子:

GET /cars/_search
{
    "size": 0, // size=0代表不需要返回query查询结果，仅仅返回aggs统计结果
    "query" : { // 设置查询语句，先赛选文档
        "match" : {
            "make" : "ford"
        }
    },
    "aggs" : { // 然后对query搜索的结果，进行统计
        "colors" : { // 聚合查询名字
            "terms" : { // 聚合类型为：terms 先分桶
              "field" : "color"
            },
            "aggs": { // 通过嵌套聚合查询，设置桶内指标聚合条件
              "avg_price": { // 聚合查询名字
                "avg": { // 聚合类型为: avg指标聚合
                  "field": "price" // 根据price字段计算平均值
                }
              },
              "sum_price": { // 聚合查询名字
                "sum": { // 聚合类型为: sum指标聚合
                  "field": "price" // 根据price字段求和
                }
              }
            }
        }
    }
}

聚合查询支持多层嵌套。

6、聚合后排序

类似terms、histogram、date_histogram这类桶聚合都会动态生成多个桶，如果生成的桶特别多，我们如何确定这些桶的排序顺序，如何限制返回桶的数量。

6.1、多桶排序

默认情况，ES会根据doc_count文档总数，降序排序。
ES桶聚合支持两种方式排序：
内置排序
按度量指标排序

内置排序，内置排序参数：
_count - 按文档数排序。对 terms 、 histogram 、 date_histogram 有效
_term - 按词项的字符串值的字母顺序排序。只在 terms 内使用
_key - 按每个桶的键值数值排序, 仅对 histogram 和 date_histogram 有效
例子:

GET /cars/_search
{
    "size" : 0,
    "aggs" : {
        "colors" : { // 聚合查询名字，随便取一个
            "terms" : { // 聚合类型为: terms
              "field" : "color", 
              "order": { // 设置排序参数
                "_count" : "asc"  // 根据_count排序，asc升序，desc降序
              }
            }
        }
    }
}

6.2、按度量排序

通常情况下，我们根据桶聚合分桶后，都会对桶内进行多个维度的指标聚合，所以我们也可以根据桶内指标聚合的结果进行排序。
例子:
GET

GET /cars/_search
{
    "size" : 0,
    "aggs" : {
        "colors" : { // 聚合查询名字
            "terms" : { // 聚合类型: terms，先分桶
              "field" : "color", // 分桶字段为color
              "order": { // 设置排序参数
                "avg_price" : "asc"  // 根据avg_price指标聚合结果，升序排序。
              }
            },
            "aggs": { // 嵌套聚合查询，设置桶内聚合指标
                "avg_price": { // 聚合查询名字，前面排序引用的就是这个名字
                    "avg": {"field": "price"} // 计算price字段平均值
                }
            }
        }
    }
}

6.3、限制返回桶的数量

如果分桶的数量太多，可以通过给桶聚合增加一个size参数限制返回桶的数量。
例子:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-429878.html

GET /_search
{
    "aggs" : {
        "products" : { // 聚合查询名字
            "terms" : { // 聚合类型为: terms
                "field" : "product", // 根据product字段分桶
                "size" : 5 // 限制最多返回5个桶
            }
        }
    }
}

到了这里，关于es_聚合用法详解的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！