SpringBoot集成Elasticsearch7.x（4）|（aggregations之分桶聚合查询）

野性酷女 2023-10-03 19:39 1阅读 0赞

## SpringBoot集成Elasticsearch7.x（4）|（aggregations之分桶聚合查询） ##

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### 文章目录  SpringBoot集成Elasticsearch7.x（4）|（aggregations之分桶聚合查询）  @\[TOC\]  前言  一、ElasticSearch中Aggs是什么？  二、分桶聚合查询  1.range范围分桶聚合查询（rang count）  2.term自定义分组桶聚合查询  总结 ###

章节  
第一章链接: [SpringBoot集成Elasticsearch7.x（1）|（增删改查功能实现）][SpringBoot_Elasticsearch7.x_1]  
第二章链接: [SpringBoot集成Elasticsearch7.x（2）|（复杂查询）][SpringBoot_Elasticsearch7.x_2]  
第三章链接: [SpringBoot集成Elasticsearch7.x（3）|（aggregations之指标聚合查询）][SpringBoot_Elasticsearch7.x_3_aggregations]  
第四章链接: [SpringBoot集成Elasticsearch7.x（4）|（aggregations之分桶聚合查询）][SpringBoot_Elasticsearch7.x_4_aggregations]  
第五章链接: [SpringBoot集成Elasticsearch7.x（5）|（term、match、match\_phrase区别）][SpringBoot_Elasticsearch7.x_5_term_match_match_phrase]  
第六章链接: [SpringBoot集成Elasticsearch8.x（6）|（新版本Java API Client使用）][SpringBoot_Elasticsearch8.x_6_Java API Client]  
第七章链接: [SpringBoot集成Elasticsearch8.x（7）|（新版本Java API Client使用完整示例）][SpringBoot_Elasticsearch8.x_7_Java API Client]

## 前言 ##

本章节主要介绍SpringBoot项目集成ElasticSearch的一些相关知识，主要介绍的是基于Java High Level REST Client方式实现ElasticSearch分桶（Buckets ）聚合（aggregations）查询操作以及对应kibana控制台JSON格式访问对照。

## 一、ElasticSearch中Aggs是什么？ ##

es的aggs可以分为 指标聚合（metrice）、分桶聚合（bucket）、 管道聚合（pipeline），分桶聚合相当于sql的group by 能按照某一个或多个条件，对数据进行分桶（分组），默认返回数据的count（计数）条数，但实际上，可以理解为数据被分桶了，方便后面的聚合或者统计操作。指标聚合就是对分桶或者未分桶的数据进行计算，例如avg求平均值，MAX最大值，min最小值，value count 计数 cardinality 基数 去重 starts 统计聚合等。管道聚合基于聚合结果的查询，分桶有可能是多层的，也有可能和指标是仙桃的，管道聚合可以根据路径（分桶和指标聚合时候的命名路径）对数据进行有针对性的操作，例如排序。

## 二、分桶聚合查询 ##

### 1.range范围分桶聚合查询（rang count） ###

> 按照价格不同范围进行数量统计

GET /architecture_index/_search 
      {
        
        "size": 0, 
        "aggs": {
        
          "rang_price": {
        
            "range": {
        
              "field": "price",
              "ranges": [
                {
        
                  "from": 0,
                  "to": 30
                },
                {
        
                  "from": 30,
                  "to": 60
                },
                {
        
                  "from": 60,
                  "to": 100
                }
              ]
            }
          }
        }
      }

实现代码如下

/**
         * 统计价格在0-30  30-60  60-100不同阶段的景点数量
         * @throws IOException
         */
        @Test
        public void search1() throws IOException {
        
            //定义请求对象
            SearchRequest request = new SearchRequest("architecture_index");
            SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    
            //制定检索条件
            RangeAggregationBuilder rangeAggregationBuilder = AggregationBuilders.range("price_range")
                    .field("price")
                    .addRange(0,30)
                    .addRange(30,60)
                    .addRange(60,100);
    
            //组装
            sourceBuilder.aggregation(rangeAggregationBuilder);
            request.source(sourceBuilder);
            //执行
            SearchResponse response = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    
            //打印数据
            Aggregations aggregations = response.getAggregations();
            Aggregation aggregation = aggregations.get("price_range");
            System.out.println(JSON.toJSONString(aggregation));
            //获取桶聚合结果
            List<? extends Range.Bucket> buckets = ((Range) aggregation).getBuckets();
            //循环遍历各个桶结果
            for (Range.Bucket bucket : buckets) {
        
                //分组的key
                String key = bucket.getKeyAsString();
                //分组的值
                long docCount = bucket.getDocCount();
                System.out.println(key + "------->" + docCount);
            }
        }

### 2.term自定义分组桶聚合查询 ###

> 查询每个城市景点数量 总价格 平均价格

GET /architecture_index/_search 
    {
        
      "size": 0, 
      "aggs": {
        
        "city_group": {
        
          "terms": {
        
            "field": "city.keyword"
          },
          "aggs": {
        
            "sum_price": {
        
              "sum": {
        
                "field": "price"
              }
            },
            "avg_price":{
        
              "avg": {
        
                "field": "price"
              }
            }
          }
        }
      }
    }

实现代码如下

/**
         * 查询每个城市景点数量 总价格 平均价格
         * @throws IOException
         */
        @Test
        public void search3() throws IOException {
        
            //定义请求对象
            SearchRequest request = new SearchRequest("architecture_index");
            SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
            //制定检索条件
            TermsAggregationBuilder termsAggregationBuilder = AggregationBuilders
                    .terms("city_group").field("city.keyword")
                    .subAggregation(AggregationBuilders.sum("sum_price").field("price"))
                    .subAggregation(AggregationBuilders.avg("avg_price").field("price"));
    
    
            //组装
            sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
            sourceBuilder.aggregation(termsAggregationBuilder);
            sourceBuilder.size(0);
            request.source(sourceBuilder);
    //        System.out.println("dsl:" + sourceBuilder.toString());
            //执行
            SearchResponse response = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
            listAggregations(response);
        }
    
    
        public static void listAggregations(SearchResponse searchResponse) {
        
            // 处理聚合查询结果
            Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();
            Terms byShopAggregation = aggregations.get("city_group");
    
            // 遍历terms聚合结果
            for (Terms.Bucket bucket : byShopAggregation.getBuckets()) {
        
                String color = bucket.getKeyAsString();
                long colorCount = bucket.getDocCount();
                System.out.print("城市 " + color + "\n数量 : " + colorCount);
    
                // 根据avg_price聚合名字，获取嵌套聚合结果
                Sum sum = bucket.getAggregations().get("sum_price");
                // 获取平均价格
                double sumPrice = sum.getValue();
                System.out.print(" ; 总价格 : " + sumPrice);
    
                // 根据avg_price聚合名字，获取嵌套聚合结果
                Avg avg = bucket.getAggregations().get("avg_price");
                // 获取平均价格
                double avgPrice = avg.getValue();
                System.out.println(" ; 平均价格 : " + avgPrice);
            }
        }

结果输出如下

城市 上海
    数量 : 5 ; 总价格 : 200.0 ; 平均价格 : 40.0
    城市 北京
    数量 : 2 ; 总价格 : 130.0 ; 平均价格 : 65.0
    城市 厦门
    数量 : 1 ; 总价格 : 50.0 ; 平均价格 : 50.0
    城市 武汉
    数量 : 1 ; 总价格 : 60.0 ; 平均价格 : 60.0

## 总结 ##

以上就是SpringBoot集成Elasticsearch数据库内容，在验证过程中遇到很多问题,输出的文档都是经过验证可执行的，后续会慢慢更新文章，尽量覆盖全面，如果大家在使用过程中遇到问题欢迎留言。

[SpringBoot_Elasticsearch7.x_1]: https://blog.csdn.net/Oaklkm/article/details/125890437
[SpringBoot_Elasticsearch7.x_2]: https://blog.csdn.net/Oaklkm/article/details/125896279
[SpringBoot_Elasticsearch7.x_3_aggregations]: https://blog.csdn.net/Oaklkm/article/details/125911606
[SpringBoot_Elasticsearch7.x_4_aggregations]: https://blog.csdn.net/Oaklkm/article/details/125914614
[SpringBoot_Elasticsearch7.x_5_term_match_match_phrase]: https://blog.csdn.net/Oaklkm/article/details/126708183
[SpringBoot_Elasticsearch8.x_6_Java API Client]: https://blog.csdn.net/Oaklkm/article/details/128956998
[SpringBoot_Elasticsearch8.x_7_Java API Client]: https://blog.csdn.net/Oaklkm/article/details/130992152