Elasticsearch聚合查询详解

一、聚合查询介绍

Elasticsearch作为一个非关系型数据库，提供了聚合查询（Aggregation）功能。它可以根据不同的维度进行分类、分析和统计，支持嵌套聚合，可以实现非常复杂的数据统计分析，是Elasticsearch的一个重要特性。

使用聚合查询可以对数据进行多个维度的分析，例如：对一份新闻数据，可以通过聚合查询获取发布数量最多的作者、出现频率最高的关键词等信息。在实际应用中，聚合查询通常用于数据分析、统计、自然语言处理以及数据挖掘等方面。

二、常用聚合查询类型

1、桶聚合（Bucket Aggregation）

桶聚合是最基本、最常用的聚合查询类型，可以使用多种不同的桶类型来对文档进行分组。

a. 项桶

项桶（Terms Aggregation）是将文档按照某个字段聚合起来，计算每个桶内文档的数量，并可以对桶内文档的分数、排序进行统计。

代码示例：

{
  "aggs": {
    "job_terms": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword"
      }
    }
  }
}

上述代码会按照“job”字段的值进行聚合，并统计每个聚合桶中的文档数量。

b. 范围桶

范围桶（Range Aggregation）是将文档按照某个字段的范围进行分组，并可以对每个范围的文档数量进行统计。

代码示例：

{
  "aggs": {
    "age_ranges": {
      "range": {
        "field": "age",
        "ranges": [
          {"from": 0, "to": 20},
          {"from": 20, "to": 30},
          {"from": 30, "to": 40},
          {"from": 40}
        ]
      }
    }
  }
}

上述代码会按照“age”字段的不同范围进行聚合，并统计在每个聚合桶中的文档数量。

2、指标聚合（Metric Aggregation）

指标聚合是对文档字段进行计算，并返回统计结果的聚合查询类型，用于计算最大、最小、平均值、总和等指标。

a. 平均值

平均值（Avg Aggregation）是计算某个字段的平均值，并返回查询结果。

代码示例：

{
  "aggs": {
    "avg_age": {
      "avg": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
}

上述代码会计算“age”字段的平均值，并返回查询结果。

b. 最大值

最大值（Max Aggregation）是计算某个字段的最大值，并返回查询结果。

代码示例：

{
  "aggs": {
    "max_age": {
      "max": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
}

上述代码会计算“age”字段的最大值，并返回查询结果。

三、嵌套聚合

嵌套聚合（Nested Aggregation）是将多个聚合查询进行嵌套，并返回综合的聚合结果。

代码示例：

{
  "aggs": {
    "job_terms": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword"
      },
      "aggs": {
        "age_range": {
          "range": {
            "field": "age",
            "ranges": [
              {"from": 0, "to": 20},
              {"from": 20, "to": 30},
              {"from": 30, "to": 40},
              {"from": 40}
            ]
          },
          "aggs": {
            "avg_age": {
              "avg": {
                "field": "age"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

上述代码会先按照“job”字段进行聚合，然后对每个聚合桶内的文档按照“age”字段的范围进行聚合，并计算在每个桶内的文档的平均年龄。

四、通过聚合查询实现文档检索和分析

聚合查询除了可以用于数据统计和分析之外，还可以用于文档的检索和分析。例如：我们可以使用项桶聚合查询，获取文档中出现最多的关键词，并将其作为文档的摘要展示。

代码示例：

{
  "query": {
    "match": {
      "content": "elasticsearch"
    }
  },
  "aggs": {
    "top_keywords": {
      "terms": {
        "field": "content.keyword",
        "size": 5
      }
    }
  }
}

上述代码会先使用“match”查询对“content”字段进行检索，然后使用项桶聚合查询获取出现频率最高的5个关键词。我们可以将这些关键词作为文档的摘要，方便用户快速了解文档的内容。

五、总结

本文详细介绍了Elasticsearch聚合查询的特性以及常用聚合查询类型，包括桶聚合和指标聚合，并介绍了嵌套聚合的使用方法。通过使用聚合查询，我们可以实现非常复杂的数据统计分析，并可以用于文档检索和分析等应用场景。