掘金 后端 ( ) • 2024-05-16 09:55

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聚合方式

ES支持灵活的聚合方式,它不仅支持聚合和查询相结合,而且还可以使聚合的过滤条件不影响搜索条件,并且还支持在聚合后的结果中进行过滤筛选。

1.1 直接聚合

直接聚合指的是聚合时的DSL中国没有query子句,是直接对索引内的所有文档进行聚合。

比如下面的DSL:

image-20240423102328958

1.2 先查询再聚合

与直接聚合相对应,这种查询方式需要增加query子句,query子句和普通的query查询没有区别,参加聚合的文档必须匹配query查询。示例如下:

 # 先查询再聚合
 GET /hotel_poly/_search
 {
   "size": 0,
   "query": {
     "term": {
       "city": {
         "value": "北京"
       }
     }
   },
   "aggs": {
     "my_agg": {
       "avg": {
         "field": "price"
       }
     }
   }
 }

在Java中先查询再聚合的逻辑如下:

 public void getQueryAggSearch() throws IOException {
     //创建搜索请求
     SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel_poly");
     SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
 ​
     String avgAggName = "my_avg";     //avg聚合的名称
     //定义sum聚合,指定字段为价格
     AvgAggregationBuilder avgAgg = AggregationBuilders.avg(avgAggName).field("price");
     //添加聚合
     searchSourceBuilder.aggregation(avgAgg);
     //构建query查询
     searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("city", "北京"));
     searchRequest.source(searchSourceBuilder);  //设置查询请求
     //执行搜索
     SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
     SearchHits searchHits = searchResponse.getHits();   //获取搜索结果集
     log.info("--------hit--------");
     for (SearchHit searchHit : searchHits) {
         String index = searchHit.getIndex();
         String id = searchHit.getId();
         float score = searchHit.getScore();
         String source = searchHit.getSourceAsString();
         log.info("index={},id={},source={}", index, id, source);
     }
     log.info("--------agg--------");
     //获取聚合结果
     Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();
     ParsedAvg avg = aggregations.get(avgAggName);   //获取聚合返回的对象
     String avgName = avg.getName(); //获取聚合名称
     double avgVal = avg.getValue(); //获取聚合值
     log.info("avgName={},avgVal={}", avgName, avgVal);
 }

1.3 前过滤器

有时需要对聚合条件进一步过滤,但是又不能影响当前的查询条件。例如用户进行酒店搜索时的搜索条件是天津的酒店,但是聚合时需要将非满房的酒店平均价格进行聚合并展示给用户。此时不能变更用户的查询条件,需要在聚合子句中添加过滤条件。

 # 前过滤器,在聚合子句中添加过滤条件
 GET /hotel_poly/_search
 {
   "query": {
     "term": {
       "city": {
         "value": "天津"
       }
     }
   },
   "aggs": {
     "my_agg": {
       "filter": {
         "term": {
           "full_room": false
         }
       },
       "aggs": {
         "my_avg": {
           "avg": {
             "field": "price"
           }
         }
       }
     }
   }
 }

通过上述结果可以知道,满足查询条件的文档个数为2,命中的文档为004和005,但是在聚合时要求匹配非满房的酒店,只有文档004满足聚合条件,因此酒店的平均值为文档004的price字段值。

在Java中使用前过滤器的逻辑如下:

 public void getFilterAggSearch() throws IOException {
     //创建搜索请求
     SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel_poly");
     SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
     String filterAggName = "my_terms";    //聚合的名称
     TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("full_room", false);
     FilterAggregationBuilder filterAggregationBuilder = AggregationBuilders.filter(filterAggName, termQueryBuilder);
 ​
     String avgAggName = "my_avg"; //avg聚合的名称
     //定义聚合,指定字段为价格
     AvgAggregationBuilder avgAgg = AggregationBuilders.avg(avgAggName).field("price");
 ​
     //为filter聚合添加子聚合
     filterAggregationBuilder.subAggregation(avgAgg);
     searchSourceBuilder.aggregation(filterAggregationBuilder);  //添加聚合
     //构建term查询
     searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery("city","天津"));
     searchRequest.source(searchSourceBuilder);  //设置查询请求
     SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);//执行搜索
     //获取聚合结果
     Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();
     //获取sum聚合返回的对象
     ParsedFilter filter = aggregations.get(filterAggName);
     Avg avg = filter.getAggregations().get(avgAggName);
     String key = avg.getName();                 //获取聚合名称
     double avgVal = avg.getValue();             //获取聚合值
     log.info("key={},avgVal={}",key,avgVal);
 }

1.4 后过滤器

在有些场景中,需要根据条件进行数据查询,但是聚合的结果集不受影响。例如在酒店搜索场景中,用户的查询词为”假日“,此时应该展现标题中带有”假日“的酒店。但是在该页面中,如果还希望给用户呈现北京市的酒店的平均价格,这时可以使用ES提供的后过滤器功能。该过滤器是在查询和聚合之后进行过滤的,因此它的过滤条件对聚合没有影响。

 # 后过滤器
 GET /hotel_poly/_search
 {
   "query": {
     "match": {
       "title": "假日"
     }
   },
   "post_filter": {
     "term": {
       "city": "北京"
     }
   },
   "aggs": {
     "my_agg": {
       "avg": {
         "field": "price",
         "missing": 200
       }
     }
   }
 }

在上面的查询中,使用match匹配title中包含”假日“的酒店,并且查询出这些酒店的平均价格,最后使用post_filter设置后过滤器的条件,将酒店的城市锁定为”北京“,执行该DSL后,ES返回的结果如下:

根据查询结果可知,match查询命中了4个文档,对这4个文档的price字段取平均值为364,最后通过post_filter将其中的文档004过滤掉,因此hits子句中的total数量为3。

在Java中使用后过滤器的逻辑如下:

 public void getPostFilterAggSearch() throws IOException{
     SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("hotel_poly");
     SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
 ​
     String avgAggName="my_avg"; //avg聚合的名称
     //定义sum聚合,指定字段为价格
     AvgAggregationBuilder avgAgg = AggregationBuilders.avg(avgAggName).field("price");
     avgAgg.missing(200);    //设置默认值为200
     searchSourceBuilder.aggregation(avgAgg);
     //构建term查询
     searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("title","假日"));
     TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("city", "北京");
     searchSourceBuilder.postFilter(termQueryBuilder);
     searchRequest.source(searchSourceBuilder);  //设置查询请求
     SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
     //获取聚合结果
     Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();
     Avg avg=aggregations.get(avgAggName);
     String key = avg.getName();     //获取聚合名称
     double avgVal = avg.getValue(); //获取聚合值
     log.info("key={},avgVal={}",key,avgVal);
 }

数据源

索引结构

 PUT /hotel_poly
 {
   "settings": {
     "number_of_shards": 1
   },
   "mappings": {
     "properties": {
       "title":{
         "type": "text"
       },
       "city":{
         "type": "keyword"
       },
       "price":{
         "type": "double"
       },
       "create_time":{
         "type": "date"
       },
       "full_room":{
         "type": "boolean"
       },
       "location":{
         "type": "geo_point"
       },
       "tags":{
         "type": "keyword"
       },
       "comment_info":{
         "properties": {
           "favourable_comment":{
             "type":"integer"
           },
           "negative_comment":{
             "type":"integer"
           }
         }
       }
     }
   }
 }

酒店数据

 POST /_bulk
 {"index":{"_index":"hotel_poly","_id":"001"}}
 {"title":"文雅假日酒店","city":"北京","price":556.00,"create_time":"20200418120000","full_room":true,"location":{"lat":39.938838,"lon":106.449112},"tags":["wifi","小型电影院"],"comment_info":{"favourable_comment":20,"negative_comment":10}}
 {"index":{"_index":"hotel_poly","_id":"002"}}
 {"title":"金都嘉怡假日酒店","city":"北京","create_time":"20210315200000","full_room":false,"location":{"lat":39.915153,"lon":116.4030},"tags":["wifi","免费早餐"],"comment_info":{"favourable_comment":20,"negative_comment":10}}
 {"index":{"_index":"hotel_poly","_id":"003"}}
 {"title":"金都假日酒店","city":"北京","price":200.00,"create_time":"20210509160000","full_room":true,"location":{"lat":40.002096,"lon":116.386673},"comment_info":{"favourable_comment":20,"negative_comment":10}}
 {"index":{"_index":"hotel_poly","_id":"004"}}
 {"title":"金都假日酒店","city":"天津","price":500.00,"create_time":"20210218080000","full_room":false,"location":{"lat":39.155004,"lon":117.203976},"tags":["wifi","免费车位"]}
 {"index":{"_index":"hotel_poly","_id":"005"}}
 {"title":"文雅精选酒店","city":"天津","price":800.00,"create_time":"20210101080000","full_room":true,"location":{"lat":39.178447,"lon":117.219999},"tags":["wifi","充电车位"],"comment_info":{"favourable_comment":20,"negative_comment":10}}