1、背景

我们知道在sql中是可以实现 group by 字段a,字段b,那么这种效果在elasticsearch中该如何实现呢?此处我们记录在elasticsearch中的3种方式来实现这个效果。

2、实现多字段聚合的思路



图片来源:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-bucket-terms-aggregation.html

从上图中,我们可以知道,可以通过3种方式来实现 多字段的聚合操作。

3、需求

根据省(province)和性别(sex)来进行聚合,然后根据聚合后的每个桶的数据,在根据每个桶中的最大年龄(age)来进行倒序排序。

4、数据准备

4.1 创建索引

PUT /index_person
{
"settings": {
"number_of_shards": 1
},
"mappings": {
"properties": {
"id": {
"type": "long"
},
"name": {
"type": "keyword"
},
"province": {
"type": "keyword"
},
"sex": {
"type": "keyword"
},
"age": {
"type": "integer"
},
"address": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
}
}
}

4.2 准备数据

PUT /_bulk
{"create":{"_index":"index_person","_id":1}}
{"id":1,"name":"张三","sex":"男","age":20,"province":"湖北","address":"湖北省黄冈市罗田县匡河镇"}
{"create":{"_index":"index_person","_id":2}}
{"id":2,"name":"李四","sex":"男","age":19,"province":"江苏","address":"江苏省南京市"}
{"create":{"_index":"index_person","_id":3}}
{"id":3,"name":"王武","sex":"女","age":25,"province":"湖北","address":"湖北省武汉市江汉区"}
{"create":{"_index":"index_person","_id":4}}
{"id":4,"name":"赵六","sex":"女","age":30,"province":"北京","address":"北京市东城区"}
{"create":{"_index":"index_person","_id":5}}
{"id":5,"name":"钱七","sex":"女","age":16,"province":"北京","address":"北京市西城区"}
{"create":{"_index":"index_person","_id":6}}
{"id":6,"name":"王八","sex":"女","age":45,"province":"北京","address":"北京市朝阳区"}

5、实现方式

5.1 multi_terms实现

5.1.1 dsl

GET /index_person/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"agg_province_sex": {
"multi_terms": {
"size": 10,
"shard_size": 25,
"order":{
"max_age": "desc"
},
"terms": [
{
"field": "province",
"missing": "defaultProvince"
},
{
"field": "sex"
}
]
},
"aggs": {
"max_age": {
"max": {
"field": "age"
}
}
}
}
}
}

5.1.2 java 代码

    @Test
@DisplayName("多term聚合-根据省和性别聚合,然后根据最大年龄倒序")
public void agg01() throws IOException { SearchRequest searchRequest = new SearchRequest.Builder()
.size(0)
.index("index_person")
.aggregations("agg_province_sex", agg ->
agg.multiTerms(multiTerms ->
multiTerms.terms(term -> term.field("province"))
.terms(term -> term.field("sex"))
.order(new NamedValue<>("max_age", SortOrder.Desc))
)
.aggregations("max_age", ageAgg ->
ageAgg.max(max -> max.field("age"))) )
.build();
System.out.println(searchRequest);
SearchResponse<Object> response = client.search(searchRequest, Object.class);
System.out.println(response);
}

5.1.3 运行结果

5.2 script实现

5.2.1 dsl

GET /index_person/_search
{
"size": 0,
"runtime_mappings": {
"runtime_province_sex": {
"type": "keyword",
"script": """
String province = doc['province'].value;
String sex = doc['sex'].value;
emit(province + '|' + sex);
"""
}
},
"aggs": {
"agg_province_sex": {
"terms": {
"field": "runtime_province_sex",
"size": 10,
"shard_size": 25,
"order": {
"max_age": "desc"
}
},
"aggs": {
"max_age": {
"max": {
"field": "age"
}
}
}
}
}
}

5.2.2 java代码

@Test
@DisplayName("多term聚合-根据省和性别聚合,然后根据最大年龄倒序")
public void agg02() throws IOException { SearchRequest searchRequest = new SearchRequest.Builder()
.size(0)
.index("index_person")
.runtimeMappings("runtime_province_sex", field -> {
field.type(RuntimeFieldType.Keyword);
field.script(script -> script.inline(new InlineScript.Builder()
.lang(ScriptLanguage.Painless)
.source("String province = doc['province'].value;\n" +
" String sex = doc['sex'].value;\n" +
" emit(province + '|' + sex);")
.build()));
return field;
})
.aggregations("agg_province_sex", agg ->
agg.terms(terms ->
terms.field("runtime_province_sex")
.size(10)
.shardSize(25)
.order(new NamedValue<>("max_age", SortOrder.Desc))
)
.aggregations("max_age", minAgg ->
minAgg.max(max -> max.field("age")))
)
.build();
System.out.println(searchRequest);
SearchResponse<Object> response = client.search(searchRequest, Object.class);
System.out.println(response);
}

5.2.3 运行结果

5.3 通过copyto实现

我本地测试过,通过copyto没实现,此处故先不考虑

5.5 通过pipeline来实现

实现思路:

创建mapping时,多创建一个字段pipeline_province_sex,该字段的值由创建数据时指定pipeline来生产。

5.4.1 创建mapping

PUT /index_person
{
"settings": {
"number_of_shards": 1
},
"mappings": {
"properties": {
"id": {
"type": "long"
},
"name": {
"type": "keyword"
},
"province": {
"type": "keyword"
},
"sex": {
"type": "keyword"
},
"age": {
"type": "integer"
},
"pipeline_province_sex":{
"type": "keyword"
},
"address": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
}
}
}

此处指定了一个字段pipeline_province_sex,该字段的值会由pipeline来处理。

5.4.2 创建pipeline

PUT _ingest/pipeline/pipeline_index_person_provice_sex
{
"description": "将provice和sex的值拼接起来",
"processors": [
{
"set": {
"field": "pipeline_province_sex",
"value": ["{{province}}", "{{sex}}"]
},
"join": {
"field": "pipeline_province_sex",
"separator": "|"
}
}
]
}

5.4.3 插入数据

PUT /_bulk?pipeline=pipeline_index_person_provice_sex
{"create":{"_index":"index_person","_id":1}}
{"id":1,"name":"张三","sex":"男","age":20,"province":"湖北","address":"湖北省黄冈市罗田县匡河镇"}
{"create":{"_index":"index_person","_id":2}}
{"id":2,"name":"李四","sex":"男","age":19,"province":"江苏","address":"江苏省南京市"}
{"create":{"_index":"index_person","_id":3}}
{"id":3,"name":"王武","sex":"女","age":25,"province":"湖北","address":"湖北省武汉市江汉区"}
{"create":{"_index":"index_person","_id":4}}
{"id":4,"name":"赵六","sex":"女","age":30,"province":"北京","address":"北京市东城区"}
{"create":{"_index":"index_person","_id":5}}
{"id":5,"name":"钱七","sex":"女","age":16,"province":"北京","address":"北京市西城区"}
{"create":{"_index":"index_person","_id":6}}
{"id":6,"name":"王八","sex":"女","age":45,"province":"北京","address":"北京市朝阳区"}

注意: 此处的插入需要指定上一步的pipeline

PUT /_bulk?pipeline=pipeline_index_person_provice_sex

5.4.4 聚合dsl

GET /index_person/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"agg_province_sex": {
"terms": {
"field": "pipeline_province_sex",
"size": 10,
"shard_size": 25,
"order": {
"max_age": "desc"
}
},
"aggs": {
"max_age": {
"max": {
"field": "age"
}
}
}
}
}
}

5.4.5 运行结果

6、实现代码

https://gitee.com/huan1993/spring-cloud-parent/blob/master/es/es8-api/src/main/java/com/huan/es8/aggregations/bucket/MultiTermsAggs.java

7、参考文档

  1. https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-bucket-terms-aggregation.html

elasticsearch多字段聚合实现方式的更多相关文章

  1. elasticsearch 多字段聚合或者对字段子串聚合

    以下是字段子串聚合,截取 'your_field' 前八位进行聚合的 Script script = new Script("doc['your_field'].getValue().sub ...

  2. Elastic Stack之ElasticSearch分布式集群yum方式搭建

    Elastic Stack之ElasticSearch分布式集群yum方式搭建 作者:尹正杰  版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.搜索引擎及Lucene基本概念 1>.什么 ...

  3. ElasticSearch6.0 高级应用之 多字段聚合Aggregation(二)

    ElasticSearch6.0 多字段聚合网上完整的资料很少 ,所以作者经过查阅资料,编写了聚合高级使用例子 例子是根据电商搜索实际场景模拟出来的 希望给大家带来帮助! 下面我们开始吧! 1. 创建 ...

  4. 跟我一起学extjs5(17--Grid金额字段单位MVVM方式的选择)

    跟我一起学extjs5(17--Grid金额字段单位MVVM方式的选择)         这一节来完毕Grid中的金额字段的金额单位的转换.转换旰使用MVVM特性,整体上和控制菜单的几种模式类似.首先 ...

  5. Dynamics CRM 通过Odata创建及更新记录各类型字段的赋值方式

    CRM中通过Odata方式去创建或者更新记录时,各种类型的字段的赋值方式各不相同,这里转载一篇博文很详细的列出了各类型字段赋值方式,以供后期如有遗忘再次查询使用. http://luoyong0201 ...

  6. Elastic Stack之ElasticSearch分布式集群二进制方式部署

    Elastic Stack之ElasticSearch分布式集群二进制方式部署 作者:尹正杰  版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 想必大家都知道ELK其实就是Elasticsearc ...

  7. 修改MySQL数据库中表和表中字段的编码方式的方法

    今天向MySQL数据库中的一张表添加含有中文的数据,可是老是出异常,检查程序并没有发现错误,无奈呀,后来重新检查这张表发现表的编码方式为latin1并且原想可以插入中文的字段的编码方式也是latin1 ...

  8. [Elasticsearch] 多字段搜索 (六) - 自定义_all字段,跨域查询及精确值字段

    自定义_all字段 在元数据:_all字段中,我们解释了特殊的_all字段会将其它所有字段中的值作为一个大字符串进行索引.尽管将所有字段的值作为一个字段进行索引并不是非常灵活.如果有一个自定义的_al ...

  9. ElasticSearch 6.2 Mapping参数说明及text类型字段聚合查询配置

    背景: 由于本人使用的是6.0以上的版本es,在使用发现很多中文博客对于mapping参数的说明已过时.ES6.0以后有很多参数变化. 现我根据官网总结mapping最新的参数,希望能对大家有用处. ...

  10. 【转】elasticsearch中字段类型默认显示{ "foo": { "type": "text", "fields": { "keyword": {"type": "keyword", "ignore_above": 256} }

    官方原文链接:https://www.elastic.co/cn/blog/strings-are-dead-long-live-strings 转载原文连接:https://segmentfault ...

随机推荐

  1. rh358 003 ansible部署双网卡绑定 DNS原理 bind正向解析

    双网卡绑定 绑定多张网卡成为逻辑口,从而实现链路冗余,以及数据流量的负载均衡 1.创建team口 [root@servera ~]# nmcli connection add type team co ...

  2. KingbaseES V8R6C5B041 sys_backup.sh单实例备份案例

    ​ 数据库版本: test=# select version(); version ---------------------------------------------------------- ...

  3. Java学习笔记:基本输入、输出数据操作实例分析

    Java学习笔记:基本输入.输出数据操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 相关内容: 输出数据: print println printf 输入数据: Scanner 输出数据: JAVA中在屏幕中 ...

  4. 为开源提 PR

    PR 可让你在 GitHub 上向他人告知你已经推送到存储库中分支的更改. 在 PR 打开后,你可以与协作者讨论并审查潜在更改,在更改合并到基本分支之前添加跟进提交. 为什么 PR 使用 PR 的主要 ...

  5. (数据科学学习手札141)利用Learn Git Branching轻松学习git常用操作

    1 简介 大家好我是费老师,Git作为世界上最流行的版本控制系统,可以说是每一位与程序打交道的朋友最值得学习的软件之一.除了管理自己的项目,如果你对参与开源项目感兴趣,那么Git更是联结Github. ...

  6. Java的线程状态

    在我们平时写code的时候,经常会使用到多线程.其中线程所处的状态就是我们需要进程思考的问题. 线程有哪些状态 NEW: 一个线程刚被创建,但是没有被使用就是处于这个状态 RUNNABLE: 一个线程 ...

  7. CI/CD集成

    文章转载自:https://kuboard.cn/guide/cicd/ 下图展示了当前比较典型的持续构建集成的一种做法. 在是否自动将最新版本部署到 Kubernetes 环境这个问题上,可能会有多 ...

  8. 为MinIO Server设置Nginx代理

    官方文档地址:http://docs.minio.org.cn/docs/master/setup-nginx-proxy-with-minio nginx参考网址:https://www.nginx ...

  9. filebeat直接给es传输日志,自定义索引名

    ElasticStack从2019年1月29日的6.6.0版本的开始,引入了索引生命周期管理的功能,新版本的Filebeat则默认的配置开启了ILM,导致索引的命名规则被ILM策略控制. 加上这个配置 ...

  10. [题解] Atcoder ARC 142 D Deterministic Placing 结论,DP

    题目 (可能有点长,但是请耐心看完,个人认为比官方题解好懂:P) 首先需要注意,对于任意节点i上的一个棋子,如果在一种走法中它走到了节点j,另一种走法中它走到了节点k,那么这两种走法进行完后,棋子占据 ...