Gulimall学习：ElasticSearch进阶聚合--Metric聚合

短命女 2022-11-21 04:25 207阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  1. 聚合概念
 *   *  1.1 ES聚合分析是什么？
     *  1.2 聚合分析查询语法
     *  1.3 指标（metric）和 桶（bucket）
 *  2. 指标（Metric）详解
 *  3. Gulimall聚合练习
 *   *  3.1 terms、avg聚合
     *  3.2 percentiles
     *  3.3 Percentile Ranks

原文： [https://www.cnblogs.com/qdhxhz/p/11556764.html][https_www.cnblogs.com_qdhxhz_p_11556764.html]

官方对聚合有四个关键字：Metric(指标）、Bucketing(桶）、Matrix(矩阵）、Pipeline(管道）。

# 1. 聚合概念 #

## 1.1 ES聚合分析是什么？ ##

Elasticsearch除全文检索功能外提供的针对Elasticsearch数据做统计分析的功能。它的实时性高,所有的计算结果都是即时返回。

Elasticsearch将聚合分析主要分为如下4类：

Metric(指标):   指标分析类型，如计算最大值、最小值、平均值等等 （对桶内的文档进行聚合分析的操作）
    Bucket(桶):     分桶类型，类似SQL中的GROUP BY语法 （满足特定条件的文档的集合）
    Pipeline(管道): 管道分析类型，基于上一级的聚合分析结果进行在分析
    Matrix(矩阵):   矩阵分析类型（聚合是一种面向数值型的聚合，用于计算一组文档字段中的统计信息）

## 1.2 聚合分析查询语法 ##

"aggregations" : {
        "<aggregation_name>" : {                                 
            "<aggregation_type>" : {                               
                <aggregation_body>                                 
            }
            [,"meta" : {  [<meta_data_body>] } ]?               
            [,"aggregations" : { [<sub_aggregation>]+ } ]?   
        }
        [,"<aggregation_name_2>" : { ... } ]*                     
    }

注意：aggregations 也可简写为 aggs

## 1.3 指标（metric）和 桶（bucket） ##

虽然Elasticsearch有四种聚合方式，但在一般实际开发中，用到的比较多的就是Metric和Bucket。  
（1）桶（bucket）

1.  简单来说桶就是满足特定条件的文档的集合。
2.  当聚合开始被执行，每个文档里面的值通过计算来决定符合哪个桶的条件，如果匹配到，文档将放入相应的桶并接着开始聚合操作。
3.  桶也可以被嵌套在其他桶里面。

(2) 指标（metric）

1.  桶能让我们划分文档到有意义的集合，但是最终我们需要的是对这些桶内的文档进行一些指标的计算。分桶是一种达到目的地的手段：它提供了一种给文档分组的方法来让我们可以计算感兴趣的指标;
2.  大多数指标是简单的数学运算（如：最小值、平均值、最大值、汇总），这些是通过文档的值来计算的。

# 2. 指标（Metric）详解 #

Metric聚合分析分为单值分析和多值分析两类：

#1、单值分析，只输出一个分析结果
    min,max,avg,sum,cardinality
    #2、多值分析，输出多个分析结果
    stats,extended_stats,percentile,percentile_rank,top hits

1.  Avg(平均值)  
    计算从聚合文档中提取的数值的平均值

POST /exams/_search?size=0
    {
        "aggs" : {
            "avg_grade" : { "avg" : { "field" : "grade" } }
        }
    }

# 3. Gulimall聚合练习 #

## 3.1 terms、avg聚合 ##

# 搜索address中包含mill的所有人的年龄分布以及平均年龄
    GET　/bank/_search
    { 
      "query": { 
        "match": { 
          "address": "mill"
        }
      },
      "aggs": { 
        "aggAge": { 
          "terms": { 
            "field": "age",
            "size": 100
          }
        },
        "aggAvg":{ 
          "avg": { 
            "field": "age"
          }
        }
      }
    }
    
    # 按照年龄聚合，而且请求这些年龄段的这些人的平均薪资
    GET /bank/_search
    { 
      "aggs": { 
        "aggAge": { 
          "terms": { 
            "field": "age",
            "size": 100
          },
          "aggs": { 
            "aggAvg": { 
              "avg": { 
                "field": "balance"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
    
    
    # 查出所有年龄分布，并且这些年龄段中M的平均薪资和F的平均薪资以及这个年龄段的总体平均薪资
    GET /bank/_search
    { 
      "aggs": { 
        "aggAge": { 
          "terms": { 
            "field": "age",
            "size": 100
          },
          "aggs": { 
            "aggSex": { 
              "terms": { 
                "field": "gender.keyword",
                "size": 2
              },
              "aggs": { 
                "balanceAvg": { 
                  "avg": { 
                    "field": "balance"
                  }
                }
              }
            },
            "aggAvgAll": { 
              "avg": { 
                "field": "balance"
              }
            }
          }
        }
      }
    }

## 3.2 percentiles ##

对指定字段的值按从小到大累计每个值对应的文档数的占比，返回指定占比比例对应的值。  
(即：通过百分比求文档值)

1.  默认取百分比

请求：

# 统计年龄占比
    GET /bank/_search
    { 
      "size": 0,
      "aggs": { 
        "agg1": { 
          "percentiles": { 
            "field": "age"
          }
        }
      }
    }

{ 
      "took" : 2,
      "timed_out" : false,
      "_shards" : { 
        "total" : 1,
        "successful" : 1,
        "skipped" : 0,
        "failed" : 0
      },
      "hits" : { 
        "total" : { 
          "value" : 1000,
          "relation" : "eq"
        },
        "max_score" : null,
        "hits" : [ ]
      },
      "aggregations" : { 
        "agg1" : { 
          "values" : { 
            "1.0" : 20.0,
            "5.0" : 21.0,
            "25.0" : 25.0,
            "50.0" : 30.8125,
            "75.0" : 35.0,
            "95.0" : 39.0,
            "99.0" : 40.0
          }
        }
      }
    }

说明：  
（1）默认按照\[ 1, 5, 25, 50, 75, 95, 99 \]来统计  
（2）返回结果可以理解为：占比为75%的文档的age值 <= 35.0，或反过来：age<=35.0的文档数占总命中文档数的75%

1.  指定分位值

请求：

# 统计的男女占比
    GET /bank/_search
    { 
      "size":0,
      "aggs": { 
        "agg1": { 
          "percentiles": { 
            "field": "age",
            "percents": [
              60,
              80,
              100
            ],
            "keyed": false
          }
        }
      }
    }

{ 
      "took" : 2,
      "timed_out" : false,
      "_shards" : { 
        "total" : 1,
        "successful" : 1,
        "skipped" : 0,
        "failed" : 0
      },
      "hits" : { 
        "total" : { 
          "value" : 1000,
          "relation" : "eq"
        },
        "max_score" : null,
        "hits" : [ ]
      },
      "aggregations" : { 
        "agg1" : { 
          "values" : [
            { 
              "key" : 60.0,
              "value" : 32.0
            },
            { 
              "key" : 80.0,
              "value" : 36.0
            },
            { 
              "key" : 100.0,
              "value" : 40.0
            }
          ]
        }
      }
    }

说明：  
（1）默认情况下，keyed标志设置为true，它将唯一的字符串键与每个存储桶相关联，并将范围作为哈希而不是数组返回。

## 3.3 Percentile Ranks ##

上面是通过百分比求文档值，这里通过文档值求百分比。

请求：

# 根据文档值求百分比
    GET /bank/_search
    { 
      "size":0,
      "aggs":{ 
        "agg1":{ 
          "percentile_ranks": { 
            "field": "age",
            "values": [
              32,
              36,
              40
            ]
          }
        }
      }
    }

{ 
      "took" : 0,
      "timed_out" : false,
      "_shards" : { 
        "total" : 1,
        "successful" : 1,
        "skipped" : 0,
        "failed" : 0
      },
      "hits" : { 
        "total" : { 
          "value" : 1000,
          "relation" : "eq"
        },
        "max_score" : null,
        "hits" : [ ]
      },
      "aggregations" : { 
        "agg1" : { 
          "values" : { 
            "32.0" : 60.3,
            "36.0" : 80.80000000000001,
            "40.0" : 100.0
          }
        }
      }
    }

说明：  
（1）age小于32.0的文档占比为60.3%，age小于36.0的文档占比为80.8%，

[https_www.cnblogs.com_qdhxhz_p_11556764.html]: https://www.cnblogs.com/qdhxhz/p/11556764.html