ES的Query、Filter、Metric、Bucketing使用详解
https://www.cnblogs.com/sunsky303/p/9443013.html
由于笔者在实际项目仅仅将ES用作索引数据库，并没有深入研究过ES的搜索功能。而且鉴于笔者的搜索引擎知识有限，本文将仅仅介绍ES简单（非全文）的查询API。
笔者原本打算在本文中介绍聚合API的内容，但是写着写着发现文章有点过长，不便于阅读，故将聚合API的内容移至下一篇博客中。
引言
单单介绍理论和API是乏味和低效率的，本文将结合一个实际的例子来介绍这些API。下表是本文数据表的表结构，表名（type）为“student”。注意，studentNo是本表的id，也就是_id字段的值与studentNo的值保持一致。
| 字段名 | 字段含义 | 类型 | 是否能被索引 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| studentNo | 学号 | string | 是 | id |
| name | 姓名 | string | 是 | |
| sex | 性别 | string | 是 | |
| age | 年龄 | integer | 是 | |
| birthday | 出生年月 | date | 是 | |
| address | 家庭住址 | string | 是 | |
| classNo | 班级 | string | 是 | |
| isLeader | 是否为班干部 | boolean | 是 |
上面的表结构所对应的mapping如下，将数据保存在索引名为“student”的索引中。
{
"student": {
"properties": {
"studentNo": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
},
"name": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
},
"male": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
},
"age": {
"type": "integer"
},
"birthday": {
"type": "date",
"format": "yyyy-MM-dd"
},
"address": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
},
"classNo": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed "
},
"isLeader": {
"type": "boolean"
}
}
}
}索引中保存的数据如下，下面介绍的所有API都将基于这个数据表。
| studentNo | name | male | age | birthday | classNo | address | isLeader |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 刘备 | 男 | 24 | 1985-02-03 | 1 | 湖南省长沙市 | true |
| 2 | 关羽 | 男 | 22 | 1987-08-23 | 2 | 四川省成都市 | false |
| 3 | 糜夫人 | 女 | 19 | 1990-06-12 | 1 | 上海市 | false |
| 4 | 张飞 | 男 | 20 | 1989-07-30 | 3 | 北京市 | false |
| 5 | 诸葛亮 | 男 | 18 | 1992-04-27 | 2 | 江苏省南京市 | true |
| 6 | 孙尚香 | 女 | 16 | 1994-05-21 | 3 | false | |
| 7 | 马超 | 男 | 19 | 1991-10-20 | 1 | 黑龙江省哈尔滨市 | false |
| 8 | 赵云 | 男 | 23 | 1986-10-26 | 2 | 浙江省杭州市 | false |
查询API
ES中的查询非常灵活，为用户提供了非常方便而强大的API。个人觉得ES的调用接口设计得非常好，所有接口合理且风格一致，值得好好研究！
Query和Filter
ES为用户提供两类查询API，一类是在查询阶段就进行条件过滤的query查询，另一类是在query查询出来的数据基础上再进行过滤的filter查询。这两类查询的区别是：
- query方法会计算查询条件与待查询数据之间的相关性，计算结果写入一个score字段，类似于搜索引擎。filter仅仅做字符串匹配，不会计算相关性，类似于一般的数据查询，所以filter得查询速度比query快。
- filter查询出来的数据会自动被缓存，而query不能。
query和filter可以单独使用，也可以相互嵌套使用，非常灵活。
Query查询
下面的情况下适合使用query查询：
- 需要进行全文搜索。
- 查询结果依赖于相关性，即需要计算查询串和数据的相关性。
（1）Match All Query
查询所有的数据，相当于不带条件查询。下面的代码是一个典型的match_all查询的调用方式。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
'
查询结果如下。其他所有的查询都是返回这种格式的数据。
{
"took": 156, // 查询耗时（毫秒）
"timed_out": false, // 是否超时
"_shards": {
"total": 5, // 总共查询的分片数
"successful": 5, // 查询成功的分片数
"failed": 0 // 查询失败的分片数
},
"hits": {
"total": 8, // 本次查询的记录数
"max_score": 1, // 查询所有数据中的最大score
"hits": [ // 数据列表
{
"_index": "student", // 数据所属的索引名
"_type": "student", // 数据所属的type
"_id": "4", // 数据的id值
"_score": 1, // 该记录的score
"_source": { // ES将原始数据保存到_source字段中
"studentNo": "4",
"name": "张飞",
"male": "男",
"age": "20",
"birthday": "1989-07-30",
"classNo": "3",
"isLeader": "F"
}
},
{
…… // 其他的数据格式相同，就不列出来了
}
]
}
}
查询时，你会发现无论数据量有多大，每次最多只能查到10条数据。这是因为ES服务端默认对查询结果做了分页处理，每页默认的大小为10。如果想自己指定查询的数据，可使用from和size字段，并且按指定的字段排序。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": {
"match_all": {}
},
"from": 2, // 从2条记录开始取
"size": 4, // 取4条数据
"sort": {
"studentNo": { // 按studentNo字段升序
"order": "asc"// 降序为desc
}
}
}
'注意：不要把from设得过大（超过10000），否则会导致ES服务端因频繁GC而无法正常提供服务。其实实际项目中也没有谁会翻那么多页，但是为了ES的可用性，务必要对分页查询的页码做一定的限制。
（2）term query
词语查询，如果是对未分词的字段进行查询，则表示精确查询。查找名为“诸葛亮”的学生，查询结果为学号为5的记录。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": {
"term": {
"name": "诸葛亮"
}
}
}
'（3）Bool Query
Bool（布尔）查询是一种复合型查询，它可以结合多个其他的查询条件。主要有3类逻辑查询：
- must：查询结果必须符合该查询条件（列表）。
- should：类似于in的查询条件。如果bool查询中不包含must查询，那么should默认表示必须符合查询列表中的一个或多个查询条件。
- must_not：查询结果必须不符合查询条件（列表）。
查找2班的班干部，查询结果为学号为5的记录。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"classNo": "2"
}
},
{
"term": {
"isLeader": "true"
}
}
]
}
}
}
'（4）Ids Query
id字段查询。查询数据id值为1和2的同学，由于id的值与studentNo相同，故查询结果为学号为1和2的学生。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": {
"ids": {
"type": "student",
"values": [
"1",
"2"
]
}
}
}
'
（5）Prefix Query
前缀查询。查找姓【赵】的同学，查询结果是学号为8的赵云。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": {
"prefix": {
"name": "赵"
}
}
}
'（6）Range Query
范围查询，针对date和number类型的数据。查找年龄到18~20岁的同学，查询结果是学号为3、4、5、7的记录。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": {
"range": {
"age": {
"gte": "18", // 表示>=
"lte": "20" // 表示<=
}
}
}
}
'实际上，对于date类型的数据，ES中以其时间戳（长整形）的形式存放的。
（7）Terms Query
多词语查询，查找符合词语列表的数据。如果要查询的字段索引为not_analyzed类型，则terms查询非常类似于关系型数据库中的in查询。下面查找学号为1，3的学生。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": {
"terms": {
"studentNo": [
"1",
"3"
]
}
}
}
'
（8）Wildcard Query
通配符查询，是简化的正则表达式查询，包括下面两类通配符：
- * 代表任意（包括0个）多个字符
- ? 代表任意一个字符
查找名字的最后一个字是“亮”的同学，查询结果是学号为5的诸葛亮。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": {
"wildcard": {
"name": "*亮"
}
}
}
'
（9）Regexp Query同学
正则表达式查询，这是最灵活的字符串类型字段查询方式。查找家住长沙市的学生，查询结果为学号为1的学生。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": {
"regexp": {
"address": ".*长沙市.*" // 这里的.号表示任意一个字符
}
}
}
'
Filter查询
下面的情况下适合使用filter查询：
- yes/no的二元查询
- 针对精确值进行查询
filter和query的查询方式有不少是重叠的，所以本节仅仅介绍API的调用，一些通用的注意的事项就不再重复了。
（1）Term Filter
词语查询，如果是对未分词的字段进行查询，则表示精确查询。查找名为“诸葛亮”的学生，查询结果为学号为5的记录。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"filter": {
"term": {
"name": "诸葛亮",
"_cache" : true // 与query主要是这里的区别，可以设置数据缓存
}
}
}
'filter查询方式都可以通过设置_cache为true来缓存数据。如果下一次恰好以相同的查询条件进行查询并且该缓存没有过期，就可以直接从缓存中读取数据，这样就大大加快的查询速度。
（2）Bool Filter
查找2班的班干部，查询结果为学号为5的记录。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"filter": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"classNo": "2"
}
},
{
"term": {
"isLeader": "true"
}
}
]
}
}
}
'（3）And Filter
And逻辑连接查询，连接1个或1个以上查询条件。它与bool查询中的must查询非常相似。实际上，and查询可以转化为对应的bool查询。查找2班的班干部，查询结果为学号为5的学生。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"filter": {
"and": [
{
"term": {
"classNo": "2"
}
},
{
"term": {
"isLeader": "true"
}
}
]
}
}
'（4）Or Filter
Or连接查询，表示逻辑或。。查找2班或者是班干部的学生名单，查询结果为学号为1、2、5、8的学生。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"filter": {
"or": [
{
"term": {
"classNo": "2"
}
},
{
"term": {
"isLeader": "true"
}
}
]
}
}
'（5）Exists Filter
存在查询，查询指定字段至少包含一个非null值的数据。如果字段索引为not_analyzed类型，则查询sql中的is not null查询方式。查询地址存在学生，查询结果为除了6之外的所有学生。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"filter": {
"exists": {
"field": "address"
}
}
}
'（6）Missing Filter
缺失值查询，与Exists查询正好相反。查询地址不存在的学生，查询结果为学号为6的学生。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"filter": {
"missing": {
"field": "address"
}
}
}
'（7）Prefix Filter
前缀查询。查找姓【赵】的同学，查询结果是学号为8的赵云。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"filter": {
"prefix": {
"name": "赵"
}
}
}
'
（8）Range Filter
范围查询，针对date和number类型的数据。查找年龄到18~20岁的同学，查询结果是学号为3、4、5、7的记录。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"filter": {
"range": {
"age": {
"gte": "18",
"lte": "20"
}
}
}
}
'
（9）Terms Filter
多词语查询，查找符合词语列表的数据。如果要查询的字段索引为not_analyzed类型，则terms查询非常类似于关系型数据库中的in查询。下面查找学号为1，3的学生。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"filter": {
"terms": {
"studentNo": [
"1",
"3"
]
}
}
}
'
（10）Regexp Filter
正则表达式查询，是最灵活的字符串类型字段查询方式。查找家住长沙市的学生，查询结果为学号为1的学生。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"filter": {
"regexp": {
"address": ".*长沙市.*"
}
}
}
'
Aggregations （聚合）API的使用
ES提供的聚合功能可以用来进行简单的数据分析。本文仍然以上一篇提供的数据为例来讲解。数据如下：
| studentNo | name | male | age | birthday | classNo | address | isLeader |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 刘备 | 男 | 24 | 1985-02-03 | 1 | 湖南省长沙市 | true |
| 2 | 关羽 | 男 | 22 | 1987-08-23 | 2 | 四川省成都市 | false |
| 3 | 糜夫人 | 女 | 19 | 1990-06-12 | 1 | 上海市 | false |
| 4 | 张飞 | 男 | 20 | 1989-07-30 | 3 | 北京市 | false |
| 5 | 诸葛亮 | 男 | 18 | 1992-04-27 | 2 | 江苏省南京市 | true |
| 6 | 孙尚香 | 女 | 16 | 1994-05-21 | 3 | false | |
| 7 | 马超 | 男 | 19 | 1991-10-20 | 1 | 黑龙江省哈尔滨市 | false |
| 8 | 赵云 | 男 | 23 | 1986-10-26 | 2 | 浙江省杭州市 | false |
本文的主要内容有：
- metric API的使用
- bucketing API的使用
- 两类API的嵌套使用
1. 聚合API
ES中的Aggregations API是从Facets功能基础上发展而来，官网正在进行替换计划，建议用户使用Aggregations API，而不是Facets API。ES中的聚合上可以分为下面两类：
- metric（度量）聚合：度量类型聚合主要针对的number类型的数据，需要ES做比较多的计算工作
- bucketing（桶）聚合：划分不同的“桶”，将数据分配到不同的“桶”里。非常类似sql中的group语句的含义。
metric既可以作用在整个数据集上，也可以作为bucketing的子聚合作用在每一个“桶”中的数据集上。当然，我们可以把整个数据集合看做一个大“桶”，所有的数据都分配到这个大“桶”中。
ES中的聚合API的调用格式如下：
"aggregations" : { // 表示聚合操作，可以使用aggs替代
"" : { // 聚合名，可以是任意的字符串。用做响应的key，便于快速取得正确的响应数据。
"" : { // 聚合类别，就是各种类型的聚合，如min等
// 聚合体，不同的聚合有不同的body
}
[,"aggregations" : { []+ } ]? // 嵌套的子聚合，可以有0或多个
}
[,"" : { ... } ]* // 另外的聚合，可以有0或多个
}
1.1 度量类型（metric）聚合
（1）Min Aggregation
最小值查询，作用于number类型字段上。查询2班最小的年龄值。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d
'
{
"query": { // 可以先使用query查询得到需要的数据集
"term": {
"classNo": "2"
}
},
"aggs": {
"min_age": {
"min": {
"field": "age"
}
}
}
}
'
查询结果为：
{
"took": 19, // 前面部分数据与普通的查询数据相同
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 3,
"max_score": 1.4054651,
"hits": [
{
"_index": "student",
"_type": "student",
"_id": "2",
"_score": 1.4054651,
"_source": {
"studentNo": "2",
"name": "关羽",
"male": "男",
"age": "22",
"birthday": "1987-08-23",
"classNo": "2",
"isLeader": "false"
}
},
{
"_index": "student",
"_type": "student",
"_id": "8",
"_score": 1,
"_source": {
"studentNo": "8",
"name": "赵云",
"male": "男",
"age": "23",
"birthday": "1986-10-26",
"classNo": "2",
"isLeader": "false"
}
},
{
"_index": "student",
"_type": "student",
"_id": "5",
"_score": 0.30685282,
"_source": {
"studentNo": "5",
"name": "诸葛亮",
"male": "男",
"age": "18",
"birthday": "1992-04-27",
"classNo": "2",
"isLeader": "true"
}
}
]
},
"aggregations": { // 聚合结果
"min_age": { // 前面输入的聚合名
"value": 18, // 聚合后的数据
"value_as_string": "18.0"
}
}
}
上面的聚合查询有两个要注意的点：
- 可以通过query先过滤数据
- 返回的结果会包含聚合操作所作用的数据全集
有时候我们对作用的数据全集并不太敢兴趣，我们仅仅需要最终的聚合结果。可以通过查询类型（search_type）参数来实现这个需求。下面查询出来的数据量会大大减少，ES内部也会在查询时减少一些耗时的步骤，所以查询效率会提高。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d // 注意这里的search_type=count
'
{
"query": { // 可以先使用query查询得到需要的数据集
"term": {
"classNo": "2"
}
},
"aggs": {
"min_age": {
"min": {
"field": "age"
}
}
}
}
'
本次的查询结果为：
{
...
"aggregations": { // 聚合结果
"min_age": { // 前面输入的聚合名
"value": 18, // 聚合后的数据
"value_as_string": "18.0"
}
}
}
（2）Max Aggregation
最大值查询。下面查询2班最大的年龄值，查询结果为23。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"query": {
"term": {
"classNo": "2"
}
},
"aggs": {
"max_age": {
"max": {
"field": "age"
}
}
}
}
'
（3）Sum Aggregation
数值求和。下面统计查询2班的年龄总和，查询结果为63。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"query": {
"term": {
"classNo": "2"
}
},
"aggs": {
"sum_age": {
"sum": {
"field": "age"
}
}
}
}
'
（4）Avg Aggregation
计算平均值。下面计算查询2班的年龄平均值，结果为21。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"query": {
"term": {
"classNo": "2"
}
},
"aggs": {
"avg_age": {
"avg": {
"field": "age"
}
}
}
}
'
（5）Stats Aggregation
统计查询，一次性统计出某个字段上的常用统计值。下面对整个学校的学生进行简单地统计。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"stats_age": {
"stats": {
"field": "age"
}
}
}
}
'
查询结果为：
{
... // 次要数据省略
"aggregations": {
"stats_age": {
"count": 8, // 含有年龄数据的学生计数
"min": 16, // 年龄最小值
"max": 24, // 年龄最大值
"avg": 20.125, // 年龄平均值
"sum": 161, // 年龄总和
"min_as_string": "16.0",
"max_as_string": "24.0",
"avg_as_string": "20.125",
"sum_as_string": "161.0"
}
}
}
（6）Top hits Aggregation
取符合条件的前n条数据记录。下面查询全校年龄排在前2位的学生，仅需返回学生姓名和年龄。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
{
"aggs": {
"top_age": {
"top_hits": {
"sort": [ // 排序
{
"age": { // 按年龄降序
"order": "desc"
}
}
],
"_source": {
"include": [ // 指定返回字段
"name",
"age"
]
},
"size": 2 // 取前2条数据
}
}
}
}
返回结果为：
{
...
"aggregations": {
"top_age": {
"hits": {
"total": 9,
"max_score": null,
"hits": [
{
"_index": "student",
"_type": "student",
"_id": "1",
"_score": null,
"_source": {
"name": "刘备",
"age": "24"
},
"sort": [
24
]
},
{
"_index": "student",
"_type": "student",
"_id": "8",
"_score": null,
"_source": {
"name": "赵云",
"age": "23"
},
"sort": [
23
]
}
]
}
}
}
}1.2 桶类型（bucketing）聚合
（1）Terms Aggregation
按照指定的1或多个字段将数据划分成若干个小的区间，计算落在每一个区间上记录数量，并按指定顺序进行排序。下面统计每个班的学生数，并按学生数从大到小排序，取学生数靠前的2个班级。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"terms_classNo": {
"terms": {
"field": "classNo", // 按照班号进行分组
"order": { // 按学生数从大到小排序
"_count": "desc"
},
"size": 2 // 取前两名
}
}
}
}
'值得注意的，取得的前2名的学生数实际上是一个近似值，ES的实现方式参见这里。如果想要取得精确值，可以不指定size值，使其进行一次全排序，然后在程序中自行去取前2条记录。当然，这样做会使得ES做大量的排序运算工作，效率比较差。
（2）Range Aggregation
自定义区间范围的聚合，我们可以自己手动地划分区间，ES会根据划分出来的区间将数据分配不同的区间上去。下面将全校学生按照年龄划分为5个区间段：16岁以下、16~18、19~21、22~24、24岁以上，要求统计每一个年龄段内的学生数。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"range_age": {
"range": {
"field": "age",
"ranges": [
{
"to": 15
},
{
"from": "16",
"to": "18"
},
{
"from": "19",
"to": "21"
},
{
"from": "22",
"to": "24"
},
{
"from": "25"
}
]
}
}
}
}
'（3）Date Range Aggregation
时间区间聚合专门针对date类型的字段，它与Range Aggregation的主要区别是其可以使用时间运算表达式。主要包括+（加法）运算、-（减法）运算和/（四舍五入）运算，每种运算都可以作用在不同的时间域上面，下面是一些时间运算表达式示例。
- now+10y：表示从现在开始的第10年。
- now+10M：表示从现在开始的第10个月。
- 1990-01-10||+20y：表示从1990-01-01开始后的第20年，即2010-01-01。
- now/y：表示在年位上做舍入运算。今天是2015-09-06，则这个表达式计算结果为：2015-01-01。说好的rounding运算呢？结果是做的flooring运算，不知道为啥，估计是我理解错了-_-!!
下面查询25年前及更早出生的学生数。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"range_age": {
"date_range": {
"field": "birthday",
"ranges": [
{
"to": "now-25y"
}
]
}
}
}
}
'
（4）Histogram Aggregation
直方图聚合，它将某个number类型字段等分成n份，统计落在每一个区间内的记录数。它与前面介绍的Range聚合非常像，只不过Range可以任意划分区间，而Histogram做等间距划分。既然是等间距划分，那么参数里面必然有距离参数，就是interval参数。下面按学生年龄统计各个年龄段内的学生数量，分隔距离为2岁。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"histogram_age": {
"histogram": {
"field": "age",
"interval": 2, // 距离为2
"min_doc_count": 1 // 只返回记录数量大于等于1的区间
}
}
}
}
'（5）Date Histogram Aggregation
时间直方图聚合，专门对时间类型的字段做直方图聚合。这种需求是比较常用见得的，我们在统计时，通常就会按照固定的时间断（1个月或1年等）来做统计。下面统计学校中同一年出生的学生数。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"data_histogram_birthday": {
"date_histogram": {
"field": "birthday",
"interval": "year", // 按年统计
"format": "yyyy" // 返回结果的key的格式
}
}
}
}
'
返回结果如下，可以看到由于上面的”format”: “yyyy”，所以返回的key_as_string只返回年的信息。
{
"buckets": [
{
"key_as_string": "1985",
"key": 473385600000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "1986",
"key": 504921600000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "1987",
"key": 536457600000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "1989",
"key": 599616000000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "1990",
"key": 631152000000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "1991",
"key": 662688000000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "1992",
"key": 694224000000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "1994",
"key": 757382400000,
"doc_count": 1
}
]
}
（6）Missing Aggregation
值缺损聚合，它是一类单桶聚合，也就是最终只会产生一个“桶”。下面统计学生信息中地址栏缺损的记录数量。由于只有学号为6的孙尚香的地址缺损，所以统计值为1。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"missing_address": {
"missing": {
"field": "address"
}
}
}
}
'
1.3 嵌套使用
前面已经说过，聚合操作是可以嵌套使用的。通过嵌套，可以使得metric类型的聚合操作作用在每一“桶”上。我们可以使用ES的嵌套聚合操作来完成稍微复杂一点的统计功能。下面统计每一个班里最大的年龄值。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"missing_address": {
"terms": {
"field": "classNo"
},
"aggs": { // 在这里嵌套新的子聚合
"max_age": {
"max": { // 使用max聚合
"field": "age"
}
}
}
}
}
}
'
返回结果如下：
{
"buckets": [
{
"key": "1", // key是班级号
"doc_count": 3, // 每个班级内的人数
"max_age": { // 这里是我们指定的子聚合名
"value": 24, // 每班的年龄值
"value_as_string": "24.0"
}
},
{
"key": "2",
"doc_count": 3,
"max_age": {
"value": 23,
"value_as_string": "23.0"
}
},
{
"key": "3",
"doc_count": 1,
"max_age": {
"value": 20,
"value_as_string": "20.0"
}
},
{
"key": "4",
"doc_count": 1,
"max_age": {
"value": 16,
"value_as_string": "16.0"
}
}
]
}
2. 总结
本文介绍了ES中的一些常用的聚合API的使用，包括metric、bucketing以及它们的嵌套使用方法。掌握了这些API就可以完成简单的数据统计功能，更多的API详见官方文档。
想进阶的同学，请看：ES权威指南