文章目录

• 一，基本概念
• • 主要聚合类型
• 二，实战
• • 1，搜索 address 中包含 mill 的所有人的年龄分布以及平均年龄，但不显示这些人的详情
  • 2，按照年龄聚合，并且请求每个年龄的平均薪资

聚合应用于搜索结果，帮助用户理解数据的分布、统计和模式。

一，基本概念

聚合提供了从数据中分组和提取数据的能力。聚合类似于 SQL GROUPBY 和 SQL 聚合函数。

• 桶（Buckets）：桶是聚合的基础，用于将数据分组。每个桶代表一个分组，可以基于不同的标准，如日期范围、数值范围、术语等。
• 度量（Metrics）：度量聚合用于计算数值字段的统计数据，如总和、平均值、最小值、最大值、计数等。
• 管道聚合（Pipeline Aggregations）：管道聚合是对其他聚合结果进行二次处理的聚合，如计算移动平均值、百分比变化等。
• 子聚合（Sub-Aggregations）：子聚合允许在桶内部进一步细分数据，可以嵌套使用。

主要聚合类型

1. terms：基于字段的术语进行分组，并为每个术语提供度量（如计数）。
2. histogram：基于数值字段创建数值区间（桶），并计算每个区间内的文档数量。
3. date_histogram：类似于histogram，但是专门用于日期字段，可以按照年、月、日等时间单位分组。
4. range：基于指定的范围表达式对数值或日期字段进行分组。
5. significant_terms：找出在特定数据集中出现的显著术语，与常规terms聚合不同，它基于统计测试来确定哪些术语是显著的。
6. cardinality：提供一个字段中唯一值的近似计数，这个聚合类型对于大数据集很有用，因为它比普通的unique计数更高效。
7. avg、sum、min、max：这些聚合类型分别计算数值字段的平均值、总和、最小值和最大值。
8. stats 和 extended_stats：提供数值字段的多种统计信息，包括平均值、总和、最小值、最大值、标准差等。

二，实战

以下Demo都是基于对索引bank的搜索。

1，搜索 address 中包含 mill 的所有人的年龄分布以及平均年龄，但不显示这些人的详情

GET bank/_search {   "query": {     "match": {       "address": "mill"     }   },   "aggs": {     "group_by_state": {       "terms": {         "field": "age"       }     },     "avg_age": {       "avg": {         "field": "age"       }     }   },   "size": 0 } 

• query：定义了搜索的具体条件。

  • match：这是一个全文搜索查询，用于搜索address字段中包含"mill"的文档。

• aggs：定义了聚合操作，用于对搜索结果进行分组和统计分析。

  • group_by_state：这是一个terms聚合，命名为group_by_state(注意，则个名称是自定义的，不是标准字段)，它将结果基于age字段的术语进行分组，并为每个年龄提供计数。
    • terms：指定使用age字段进行分组并统计文档数量。
  • avg_age：这是一个度量聚合，命名为avg_age(也是自定义名称)，用于计算所有匹配文档的age字段的平均值。
    • avg：指定聚合类型为平均值。

• size：指定返回的文档数量。在这里设置为0，表示不返回任何匹配的文档，只返回聚合结果。

查询解释：

• 这个查询将返回所有address字段包含"mill"的文档，但不会返回这些文档本身，只返回基于这些文档的聚合分析结果。

聚合解释：

• group_by_state聚合将为每个不同的年龄值创建一个桶，并计算每个年龄组中有多少文档。例如，如果有多个文档的age字段是30，它们将被归为一个桶，并且这个桶的计数将是这些文档的数量。
• avg_age聚合将计算所有匹配文档的age字段的平均值，提供一个单一数值，表示所有这些文档年龄的平均。

查询结果：

聚合结果包含在响应体中的aggregations对象中，这个对象中有我们命名的两个属性avg_age和group_by_state，属性值包含聚合结果。

2，按照年龄聚合，并且请求每个年龄的平均薪资

这是一个桶聚合，先按照年龄分桶，统计每个年龄的人数，然后统计每个桶内的人的平均薪资。

注意下面的写法，最外层聚合是按照年龄分桶，嵌套子聚合是外层聚合的基础上统计桶内人的平均薪资。

GET bank/_search {   "query": {     "match_all": {}   },   "aggs": {     "group_by_age": {       "terms": {         "field": "age"       },       "aggs": {         "avg_balance": {           "avg": {             "field": "balance"           }         }       }     }   },   "size": 0 } 

• query：定义了搜索的具体条件。

  • match_all：这是一个查询，它匹配所有文档。这意味着搜索结果将包括bank索引中的所有文档。

• aggs：定义了聚合操作，用于对搜索结果进行分组和统计分析。

  • group_by_age：这是一个terms聚合，它将结果基于age字段的值进行分组。
    • terms：指定使用age字段进行分组，这将创建一个桶为每个不同的年龄值。
    • aggs：在这个terms聚合内部，定义了一个子聚合avg_balance。
      • avg_balance：这是一个度量聚合，用于计算每个年龄组的账户余额（balance字段）的平均值。
        • avg：指定聚合类型为平均值，计算每个年龄桶中balance字段的平均数。

• size：指定返回的文档数量。在这里设置为0，表示不返回任何匹配的文档，只返回聚合结果。

聚合解释：

• group_by_age聚合将为每个不同的年龄值创建一个桶，并计算每个年龄组中的文档数量。
• 在每个年龄桶内，avg_balance子聚合将计算该年龄组内所有文档的balance字段的平均值。

这个DSL的用例是分析银行索引中不同年龄段的平均账户余额。结果将展示每个年龄组的账户平均余额，这可以用于了解不同年龄段的财务状况或进行市场分析。