Elastic学习之旅 (7) 聚合分析

大家好，我是Edison。

上一篇：ES的Query DSL

什么是ES的聚合

Elastic除搜索之外，还提供针对ES数据的统计分析功能，具有较高的实时性。

通过聚合，我们可以得到一个数据的概览，它是分析和总结全套的数据，而不是寻找单个文档。

例如，我们可以通过聚合得到一个旅游网站的以下数据：

• 地区A 和 地区B 的客房数量

• 不同的价格区间，可以预定的经济性酒店和舒适型酒店的数量

使用ES聚合，我们只需要一条语句，就可以从ES得到分析的结果，无需在客户端去实现。在Kibana中，大量的可视化报表其实都是采用了ES的聚合分析来得到的数据结果。

ES聚合的分类

ES中常见的聚合有如下几类：

• Bucket Aggregation - 一些列满足特定条件的文档集合

• Metric Aggregation - 一些数学运算，可以对文档字段进行统计分析

• Pipeline Aggregation - 对其他的聚合结果进行二次聚合

• Matrix Aggregation - 支持对多个字段的操作并提供一个结果矩阵

那么，接下来，我们就一起来看看最常用的Bucket & Metric聚合。

Bucket & Metric

这里我们直接用我们都很熟悉的SQL语句来理解Bucket和Metric：

Metric就类似于SQL中的一些聚合函数方法，主要对数据集进行计算。

大多数Metric是数学计算，仅仅输出一个值，如：min / max / sum / avg / cardinality

少部分Metric支持输出多个数值，如：stats / percentiles / percentile_ranks

Bucket就类似于SQL中对数据进行分组，主要指满足一定条件的文档集合。

我们可以借助Bucket实现数据的分桶，例如可以实现酒店的高档、中档和低档的分桶，也可以在高档的分组下再分为好评、中评和差评三个分桶。

ES中提供了多种类型的Bucket，例如 Term & Range，可以让我们轻松地实现时间 / 年龄区间 / 地理位置的分桶。

下面我们来看一个Bucket的例子：

查看航班目的地的统计信息

分桶字段：DestCountry （目的地）

// 按照字段的Terms进行分桶
GET kibana_sample_data_flights/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "flight_dest": {
      "terms": {
        "field": "DestCountry"
      }
    }
  }
}

统计结果如下图所示：

可以从结果图中看出，ES返回了以航班目的地为分组的的Buckets（分桶），IT（意大利）的航班有2371次，US（美丽国）的航班有1987次...

下面我们来看一个加入Metirc的例子：

查看航班目的地的统计信息，并增加均价、最高价 和 最低价的统计

这里我们就可以使用ES提供的数学计算Metrics了

GET kibana_sample_data_flights/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "flight_dest": {
      "terms": {
        "field": "DestCountry"
      },
      "aggs": {
        // 自定义名字为 avaerage_price
        "average_price": {
          // 使用 avg metric
          "avg": {
            "field": "AvgTicketPrice"
          }
        },
        // 自定义名字为 max_price
        "max_price": {
          // 使用 max metric
          "max": {
            "field": "AvgTicketPrice"
          }
        },
        // 自定义名字为 min_price
        "min_price": {
          // 使用 min metric
          "min": {
            "field": "AvgTicketPrice"
          }
        }
      }
    }
  }
}

统计结果如下图所示：

可以从结果图中看出，ES在之前分组统计的基础上，还把平均价格、最高价和最低价都统计出来了。

相信到这里，你已经初步了解基本的统计分析了。

聚合嵌套

如果想要在上面的聚合统计基础之上，再做进一步的详细分析，我们就可以使用聚合嵌套。

还是以上面的示例为基础，我们想要：

查看航班目的地的统计信息，平均票价，以及天气情况。

天气情况是基于之前对航班目的地的聚合统计的基础之上，做的二次聚合，类似于在第一个Bucket中再分几个Bucket，这个就是聚合嵌套。

GET kibana_sample_data_flights/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "flight_dest": {
      "terms": {
        "field": "DestCountry"
      },
      "aggs": {
        "average_price": {
          "avg": {
            "field": "AvgTicketPrice"
          }
        },
        // 聚合嵌套
        "weather": {
          "terms": {
            "field": "DestWeather"
          }
        }
      }
    }
  }
}

统计结果如下图所示：

可以看到，ES在以航班目的地为分组的Bucket下，又为我们分出了多个Bucket，这些嵌套的Bucket就是我们想要统计的天气情况。比如，图中航班目的地为CN（中国）的天气情况中，Sunny（晴朗）天气的记录有209条，而Rain（下雨）天气的记录有207条。

小结

本篇，我们了解了ElasticSearch的聚合的概念，以及两个重要的聚合 Bucket & Metric。通过一个查询实例，我们了解了如何使用 Bucket & Metric 进行最基本的统计分析，ES的聚合还支持嵌套，还是很强大的！

参考资料

极客时间，阮一鸣，《ElasticSearch核心技术与实战》

作者：周旭龙

出处：https://edisonchou.cnblogs.com

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