Elasticsearch聚合查詢詳解

一、聚合查詢介紹

Elasticsearch作為一個非關係型資料庫，提供了聚合查詢（Aggregation）功能。它可以根據不同的維度進行分類、分析和統計，支持嵌套聚合，可以實現非常複雜的數據統計分析，是Elasticsearch的一個重要特性。

使用聚合查詢可以對數據進行多個維度的分析，例如：對一份新聞數據，可以通過聚合查詢獲取發布數量最多的作者、出現頻率最高的關鍵詞等信息。在實際應用中，聚合查詢通常用於數據分析、統計、自然語言處理以及數據挖掘等方面。

二、常用聚合查詢類型

1、桶聚合（Bucket Aggregation）

桶聚合是最基本、最常用的聚合查詢類型，可以使用多種不同的桶類型來對文檔進行分組。

a. 項桶

項桶（Terms Aggregation）是將文檔按照某個欄位聚合起來，計算每個桶內文檔的數量，並可以對桶內文檔的分數、排序進行統計。

代碼示例：

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

上述代碼會按照「job」欄位的值進行聚合，並統計每個聚合桶中的文檔數量。

b. 範圍桶

範圍桶（Range Aggregation）是將文檔按照某個欄位的範圍進行分組，並可以對每個範圍的文檔數量進行統計。

代碼示例：

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

上述代碼會按照「age」欄位的不同範圍進行聚合，並統計在每個聚合桶中的文檔數量。

2、指標聚合（Metric Aggregation）

指標聚合是對文檔欄位進行計算，並返回統計結果的聚合查詢類型，用於計算最大、最小、平均值、總和等指標。

a. 平均值

平均值（Avg Aggregation）是計算某個欄位的平均值，並返回查詢結果。

代碼示例：

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

上述代碼會計算「age」欄位的平均值，並返回查詢結果。

b. 最大值

最大值（Max Aggregation）是計算某個欄位的最大值，並返回查詢結果。

代碼示例：

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

上述代碼會計算「age」欄位的最大值，並返回查詢結果。

三、嵌套聚合

嵌套聚合（Nested Aggregation）是將多個聚合查詢進行嵌套，並返回綜合的聚合結果。

代碼示例：

{
  "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"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

上述代碼會先按照「job」欄位進行聚合，然後對每個聚合桶內的文檔按照「age」欄位的範圍進行聚合，並計算在每個桶內的文檔的平均年齡。

四、通過聚合查詢實現文檔檢索和分析

聚合查詢除了可以用於數據統計和分析之外，還可以用於文檔的檢索和分析。例如：我們可以使用項桶聚合查詢，獲取文檔中出現最多的關鍵詞，並將其作為文檔的摘要展示。

代碼示例：

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

上述代碼會先使用「match」查詢對「content」欄位進行檢索，然後使用項桶聚合查詢獲取出現頻率最高的5個關鍵詞。我們可以將這些關鍵詞作為文檔的摘要，方便用戶快速了解文檔的內容。

五、總結

本文詳細介紹了Elasticsearch聚合查詢的特性以及常用聚合查詢類型，包括桶聚合和指標聚合，並介紹了嵌套聚合的使用方法。通過使用聚合查詢，我們可以實現非常複雜的數據統計分析，並可以用於文檔檢索和分析等應用場景。