elasticsearch Java API 之Facets（统计）
TermsFacet
可以指定一个字段，es将返回在指定字段中使用最多的词项，size指定了最多返回多少个最频繁词项。包含其他词项的文档将
被包含在结果的other字段中计数。
//生成一般查询的统计
TermsFacetBuilder termsFacet = FacetBuilders.termsFacet("termF1").field("accountId").size(10);
SearchResponse sr = client.prepareSearch("hermes3")
.setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery())
.addFacet(termsFacet)
.execute().actionGet();
TermsFacet f = (TermsFacet) sr.getFacets().facetsAsMap().get("f");
System.out.println(f.getTotalCount());
System.out.println(f.getOtherCount());
System.out.println(f.getMissingCount());
for (TermsFacet.Entry entry : f) {
System.out.println("t:" + entry.getTerm()); // Term
System.out.println("c:" + entry.getCount()); // Doc count
System.out.println("----");
}
Range Facet
能够获得一个属于指定范围集的文档个数。例如我们可以获取某个字段中，小于90、90-180、以及大于180的文档个数。
FacetBuilders.rangeFacet("f")
.field("price") // Field to compute on
.addUnboundedFrom(90) // from -infinity to 3 (excluded)
.addRange(90, 180) // from 3 to 6 (excluded)
.addUnboundedTo(180); // from 6 to +infinity
// sr is here your SearchResponse object
RangeFacet f = (RangeFacet) sr.getFacets().facetsAsMap().get("f");
// For each entry
for (RangeFacet.Entry entry : f) {
entry.getFrom(); // Range from requested
entry.getTo(); // Range to requested
entry.getCount(); // Doc count
entry.getMin(); // Min value
entry.getMax(); // Max value
entry.getMean(); // Mean
entry.getTotal(); // Sum of values
}
Histogram Facet
可以使我们能够对字段取值按间隔统计建立直方图（针对数值型或者日期型字段）。比如查询price字段，每隔1（interval）有多少文档。
HistogramFacetBuilder facet = FacetBuilders.histogramFacet("f")
.field("price")
.interval(1);
// sr is here your SearchResponse object
HistogramFacet f = (HistogramFacet) sr.getFacets().facetsAsMap().get("f");
// For each entry
for (HistogramFacet.Entry entry : f) {
entry.getKey(); // Key (X-Axis)
entry.getCount(); // Doc count (Y-Axis)
}
// 日期类型
FacetBuilders.dateHistogramFacet("f")
.field("date") // Your date field
.interval("year"); // You can also use "quarter", "month", "week", "day",
// "hour" and "minute" or notation like "1.5h" or "2w"
// sr is here your SearchResponse object
DateHistogramFacet f = (DateHistogramFacet) sr.getFacets().facetsAsMap().get("f");
// For each entry
for (DateHistogramFacet.Entry entry : f) {
entry.getTime(); // Date in ms since epoch (X-Axis)
entry.getCount(); // Doc count (Y-Axis)
}
Filter Fact
简单的统计类型，返回与指定过滤相匹配的文档个数。
FacetBuilders.filterFacet("f",
FilterBuilders.termFilter("brand", "heineken"));
FilterFacet f = (FilterFacet) sr.getFacets().facetsAsMap().get("f");
f.getCount();
Query Facet
最简单的统计类型，能够在统计的结果中得到匹配指定查询的文档个数。（类似count API???）
FacetBuilders.queryFacet("f",
QueryBuilders.matchQuery("brand", "heineken"));
QueryFacet f = (QueryFacet) sr.getFacets().facetsAsMap().get("f");
f.getCount();
Statistical
可以让我们对一个数值型字段计算统计信息。我们可以得到个数、总和、平方和、均值、最小值，最大值、方差和标准差。
FacetBuilders.statisticalFacet("f")
.field("price");
StatisticalFacet f = (StatisticalFacet) sr.getFacets().facetsAsMap().get("f");
f.getCount(); // Doc count 文档个数
f.getMin(); // Min value 最小值
f.getMax(); // Max value 最大值
f.getMean(); // Mean 平均值
f.getTotal(); // Sum of values 最大值
f.getStdDeviation(); // Standard Deviation 标准差
f.getSumOfSquares(); // Sum of Squares 平方和
f.getVariance(); // Variance 方差
Terms stats
综合了statistical + terms统计。比如希望对brand进行terms统计，然后又同时对price字段进行值的划分。
FacetBuilders.termsStatsFacet("f")
.keyField("brand")
.valueField("price");
TermsStatsFacet f = (TermsStatsFacet) sr.getFacets().facetsAsMap().get("f");
// terms的结果
f.getTotalCount(); // Total terms doc count
f.getOtherCount(); // Not shown terms doc count
f.getMissingCount(); // Without term doc count
// For each entry
for (TermsStatsFacet.Entry entry : f) {
entry.getTerm(); // Term terms的结果
entry.getCount(); // Doc count
entry.getMin(); // Min value
entry.getMax(); // Max value
entry.getMean(); // Mean
entry.getTotal(); // Sum of values
}
Geo Distance Facet
暂不介绍。如有需要再查资料了解。