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elasticsearch篇:数据聚合_elasticsearch 聚合

elasticsearch 聚合

1.数据聚合

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?

实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多,而且查询速度非常快,可以实现近实时搜索效果。

1.1.聚合的种类

聚合常见的有三类:

  • 桶(Bucket)聚合:用来对文档做分组

    • TermAggregation:按照文档字段值分组,例如按照品牌值分组、按照国家分组

    • Date Histogram:按照日期阶梯分组,例如一周为一组,或者一月为一组

  • 度量(Metric)聚合:用以计算一些值,比如:最大值、最小值、平均值等

    • Avg:求平均值

    • Max:求最大值

    • Min:求最小值

    • Stats:同时求max、min、avg、sum等

  • 管道(pipeline)聚合:其它聚合的结果为基础做聚合

注意:参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型

1.2.DSL实现聚合

现在,我们要统计所有数据中的酒店品牌有几种,其实就是按照品牌对数据分组。此时可以根据酒店品牌的名称做聚合,也就是Bucket聚合。

1.2.1.Bucket聚合语法

语法如下:

  1. GET /hotel/_search
  2. {
  3.   "size"0,  // 设置size0,结果中不包含文档,只包含聚合结果
  4.   "aggs": { // 定义聚合
  5.     "brandAgg": { //给聚合起个名字
  6.       "terms": { // 聚合的类型,按照品牌值聚合,所以选择term
  7.         "field""brand"// 参与聚合的字段
  8.         "size"20 // 希望获取的聚合结果数量 默认为10
  9.       }
  10.     }
  11.   }
  12. }

查询结果: 

                

1.2.2. 聚合结果排序

此时默认的排序方式是按照count的大小,从大到小进行排序的

但我们也可以自己定义排序规则,只需要指定order属性即可:

  1. GET /hotel/_search
  2. {
  3.   "size"0
  4.   "aggs": {
  5.     "brandAgg": {
  6.       "terms": {
  7.         "field""brand",
  8.         "order": {
  9.           "_count""asc" // 按照_count升序排列
  10.         },
  11.         "size"20
  12.       }
  13.     }
  14.   }
  15. }

 1.2.3. 限定聚合范围

默认情况下,Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合,但真实场景下,用户会输入搜索条件,因此聚合必须是对搜索结果聚合。那么聚合必须添加限定条件。

我们可以限定要聚合的文档范围,只要添加query条件即可:

  1. # 限定聚合范围
  2. GET /hotel/_search
  3. {
  4. "query": {
  5. "range": {
  6. "price": {
  7. "lte": 200
  8. }
  9. }
  10. },
  11. "from": 0, //闲着无事做个分页,与限定范围无关
  12. "size": 20,
  13. "aggs": {
  14. "brandAgg": {
  15. "terms": {
  16. "field": "brand",
  17. "size": 20
  18. }
  19. }
  20. }
  21. }

这次,聚合得到的品牌明显变少了:

                

1.2.4.Metric聚合语法

上节课,我们对酒店按照品牌分组,形成了一个个桶。现在我们需要对桶内的酒店做运算,获取每个品牌的用户评分的min、max、avg等值。

这就要用到Metric聚合了,例如stat聚合:就可以获取min、max、avg等结果。

语法如下:

  1. #嵌套聚合metric
  2. GET /hotel/_search
  3. {
  4. "size": 0,
  5. "aggs": {
  6. "brandAgg": {
  7. "terms": {
  8. "field": "brand",
  9. "size": 10
  10. },
  11. "aggs": {
  12. "scoreAgg": {
  13. "stats": {
  14. "field": "score"
  15. }
  16. }
  17. }
  18. }
  19. }
  20. }

这次的score_stats聚合是在brandAgg的聚合内部嵌套的子聚合。因为我们需要在每个桶分别计算。

另外,我们还可以给聚合结果做个排序,例如按照每个桶的酒店平均分做排序:

  1. GET /hotel/_search
  2. {
  3. "size": 0,
  4. "aggs": {
  5. "brandAgg": {
  6. "terms": {
  7. "field": "brand",
  8. "size": 10,
  9. "order": {
  10. "scoreAgg.avg": "desc"
  11. }
  12. },
  13. "aggs": {
  14. "scoreAgg": {
  15. "stats": {
  16. "field": "score"
  17. }
  18. }
  19. }
  20. }
  21. }
  22. }

1.2.5.小结

aggs代表聚合,与query同级,此时query的作用是?

  • 限定聚合的的文档范围

聚合必须的三要素:

  • 聚合名称

  • 聚合类型

  • 聚合字段

聚合可配置属性有:

  • size:指定聚合结果数量

  • order:指定聚合结果排序方式

  • field:指定聚合字段

1.3.RestAPI实现聚合

1.3.1.API语法

聚合条件与query条件同级别,因此需要使用request.source()来指定聚合条件。

聚合条件的语法:

聚合的结果也与查询结果不同,API也比较特殊。不过同样是JSON逐层解析:  

代码如下:

  1. private static void handleResponse(SearchResponse response) {
  2. //4.解析结果
  3. SearchHits searchHits = response.getHits();
  4. Aggregations aggregations = response.getAggregations();
  5. //4.1.获取总条数
  6. long total = searchHits.getTotalHits().value;
  7. System.out.println("共搜索到:" + total + "条数据");
  8. //4.2.1.文档数组
  9. SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
  10. //4.2.2.获取聚合
  11. Terms brandTerms = aggregations.get("brandAgg");
  12. List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();
  13. //4.3.1 遍历 (聚合)
  14. for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
  15. String key = bucket.getKeyAsString();
  16. if(key != null && !key.equals("")){
  17. long docCount = bucket.getDocCount();
  18. System.out.println("key: "+key+" doc_count: "+docCount);
  19. }
  20. }
  21. //4.3.2.遍历
  22. for (SearchHit hit : hits) {
  23. //获取文档source
  24. String json = hit.getSourceAsString();
  25. //反序列化
  26. HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(json, HotelDoc.class);
  27. //获取高亮结果
  28. Map<String, HighlightField> highlightFields = hit.getHighlightFields();
  29. if(!CollectionUtils.isEmpty(highlightFields)){
  30. //根据字段名获取高亮结果
  31. HighlightField highlightField = highlightFields.get("name");
  32. if(highlightField != null){
  33. //获取高亮值
  34. String name = highlightField.getFragments()[0].string();
  35. //覆盖非高亮结果
  36. hotelDoc.setName(name);
  37. }
  38. }
  39. System.out.println("hotelDoc = " + hotelDoc);
  40. }
  41. }

1.3.2.业务需求

需求:搜索页面的品牌、城市等信息不应该是在页面写死,而是通过聚合索引库中的酒店数据得来的:

 

分析:

目前,页面的城市列表、星级列表、品牌列表都是写死的,并不会随着搜索结果的变化而变化。但是用户搜索条件改变时,搜索结果会跟着变化。

例如:用户搜索“东方明珠”,那搜索的酒店肯定是在上海东方明珠附近,因此,城市只能是上海,此时城市列表中就不应该显示北京、深圳、杭州这些信息了。

也就是说,搜索结果中包含哪些城市,页面就应该列出哪些城市;搜索结果中包含哪些品牌,页面就应该列出哪些品牌。

如何得知搜索结果中包含哪些品牌?如何得知搜索结果中包含哪些城市?

使用聚合功能,利用Bucket聚合,对搜索结果中的文档基于品牌分组、基于城市分组,就能得知包含哪些品牌、哪些城市了。

因为是对搜索结果聚合,因此聚合是限定范围的聚合,也就是说聚合的限定条件跟搜索文档的条件一致。

查看浏览器可以发现,前端其实已经发出了这样的一个请求:

返回值类型就是页面要展示的最终结果:

结果是一个Map结构:

  • key是字符串,城市、星级、品牌、价格

  • value是集合,例如多个城市的名称

1.3.3.业务实现

cn.itcast.hotel.web包的HotelController中添加一个方法,遵循下面的要求:

  • 请求方式:POST

  • 请求路径:/hotel/filters

  • 请求参数:RequestParams,与搜索文档的参数一致

  • 返回值类型:Map<String, List<String>>

代码:

  1. @PostMapping("filters")
  2. public Map<String, List<String>> getFilters(@RequestBody RequestParams params){
  3. return hotelService.getFilters(params);
  4. }

这里调用了IHotelService中的getFilters方法,我们目前先不实现它。

我们去测试一个相似的:

cn.itcast.hotel.service.IHotelService中定义新方法:

Map<String, List<String>> filters(RequestParams params);

cn.itcast.hotel.service.impl.HotelService中实现该方法:

  1. @Override
  2. public Map<String, List<String>> filters(RequestParams params) {
  3. try {
  4. // 1.准备Request
  5. SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
  6. // 2.准备DSL
  7. // 2.1.query
  8. buildBasicQuery(params, request);
  9. // 2.2.设置size
  10. request.source().size(0);
  11. // 2.3.聚合
  12. buildAggregation(request);
  13. // 3.发出请求
  14. SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
  15. // 4.解析结果
  16. Map<String, List<String>> result = new HashMap<>();
  17. Aggregations aggregations = response.getAggregations();
  18. // 4.1.根据品牌名称,获取品牌结果
  19. List<String> brandList = getAggByName(aggregations, "brandAgg");
  20. result.put("品牌", brandList);
  21. // 4.2.根据品牌名称,获取品牌结果
  22. List<String> cityList = getAggByName(aggregations, "cityAgg");
  23. result.put("城市", cityList);
  24. // 4.3.根据品牌名称,获取品牌结果
  25. List<String> starList = getAggByName(aggregations, "starAgg");
  26. result.put("星级", starList);
  27. return result;
  28. } catch (IOException e) {
  29. throw new RuntimeException(e);
  30. }
  31. }
  32. private void buildAggregation(SearchRequest request) {
  33. request.source().aggregation(AggregationBuilders
  34. .terms("brandAgg")
  35. .field("brand")
  36. .size(100)
  37. );
  38. request.source().aggregation(AggregationBuilders
  39. .terms("cityAgg")
  40. .field("city")
  41. .size(100)
  42. );
  43. request.source().aggregation(AggregationBuilders
  44. .terms("starAgg")
  45. .field("starName")
  46. .size(100)
  47. );
  48. }
  49. private List<String> getAggByName(Aggregations aggregations, String aggName) {
  50. // 4.1.根据聚合名称获取聚合结果
  51. Terms brandTerms = aggregations.get(aggName);
  52. // 4.2.获取buckets
  53. List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();
  54. // 4.3.遍历
  55. List<String> brandList = new ArrayList<>();
  56. for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
  57. // 4.4.获取key
  58. String key = bucket.getKeyAsString();
  59. brandList.add(key);
  60. }
  61. return brandList;
  62. }

然后来到测试类:HotelDemoApplicationTests:

  1. @Autowired
  2. private IHotelService hotelService;
  3. @Test
  4. void contextLoads() {
  5. Map<String, List<String>> filters = hotelService.filters();
  6. System.out.println(filters);
  7. }

运行测试类:

2.自动补全

 当用户在搜索框输入字符时,我们应该提示出与该字符有关的搜索项,如图:

这种根据用户输入的字母,提示完整词条的功能,就是自动补全了。

因为需要根据拼音字母来推断,因此要用到拼音分词功能。

2.1.拼音分词器

要实现根据字母做补全,就必须对文档按照拼音分词。在GitHub上恰好有elasticsearch的拼音分词插件。地址:【wpsshop博客】

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