分布式搜索引擎03

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:

GET /hotel/_search
{
  "size": 0,  // 设置size为0,结果中不包含文档,只包含聚合结果
  "aggs": { // 定义聚合
    "brandAgg": { //给聚合起个名字
      "terms": { // 聚合的类型,按照品牌值聚合,所以选择term
        "field": "brand", // 参与聚合的字段
        "size": 20 // 希望获取的聚合结果数量
      }
    }
  }
}

结果如图:

分布式搜索引擎03_第1张图片

1.2.2.聚合结果排序

默认情况下,Bucket聚合会统计Bucket内的文档数量,记为count,并且按照count降序排序。

我们可以指定order属性,自定义聚合的排序方式:

GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "order": {
          "_count": "asc" // 按照_count升序排列
        },
        "size": 20
      }
    }
  }
}

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:

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "lte": 200 // 只对200元以下的文档聚合
      }
    }
  }, 
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      }
    }
  }
}

这次,聚合得到的品牌明显变少了:

分布式搜索引擎03_第2张图片

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。

GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": { 
      "terms": { 
        "field": "brand", 
        "size": 20
      },
      "aggs": { // 是brands聚合的子聚合,也就是分组后对每组分别计算
        "score_stats": { // 聚合名称
          "stats": { // 聚合类型,这里stats可以计算min、max、avg等
            "field": "score" // 聚合字段,这里是score
          }
        }
      }
    }
  }
}

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:

分布式搜索引擎03_第3张图片

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:

分布式搜索引擎03_第4张图片

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:

分布式搜索引擎03_第5张图片

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:

分布式搜索引擎03_第6张图片

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:

分布式搜索引擎03_第7张图片

请求参数与搜索文档的参数完全一致

返回值类型就是页面要展示的最终结果:

分布式搜索引擎03_第8张图片

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

  • 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>

代码:

    @PostMapping("filters")
    public Map> getFilters(@RequestBody RequestParams params){
        return hotelService.getFilters(params);
    }

这里调用了IHotelService中的getFilters方法,尚未实现。

IHotelService中定义新方法:

Map> filters(RequestParams params);

impl.HotelService中实现该方法:

@Override
public Map> filters(RequestParams params) {
    try {
        // 1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.准备DSL
        // 2.1.query
        

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