Elastic Search的聚合搜索

就是使用ES提供的aggs语法结果，使用DSL搜索的语法，实现聚合数据的统计，查询。
ES中，如果新增document数据的时候，对应的index和type不存在，则自动创建。

1 准备源数据

PUT /products_index/phone_type/1
{
   "name":"IPHONE 8",
   "remark":"64G",
   "price":548800,
   "producer":"APPLE",
   "tags" : [ "64G", "red color", "Nano SIM" ]
}
PUT /products_index/phone_type/2
{
   "name":"IPHONE 8",
   "remark":"64G",
   "price":548800,
   "producer":"APPLE",
   "tags" : [ "64G", "golden color", "Nano SIM" ]
}
PUT /products_index/phone_type/3
{
   "name":"IPHONE 8 PLUS",
   "remark":"128G",
   "price":748800,
   "producer":"APPLE",
   "tags" : [ "128G", "red color", "Nano SIM" ]
}
PUT /products_index/phone_type/4
{
   "name":"IPHONE 8 PLUS",
   "remark":"256G",
   "price":888800,
   "producer":"APPLE",
   "tags" : [ "256G", "golden color", "Nano SIM" ]
}

将文本类型的field的fielddata设置为true。用于设置ES中对倒排索引的设置，将倒排索引内容重设一份正排索引，并提供内存存储计算能力。

正排索引，类似数据库中的普通索引。依赖倒排索引中的数据，不做二次解析，将倒排索引解析的数据信息，建立一个索引，索引用于内存计算，如：分析，分组，字符串排序等。

PUT /products_index/_mapping/phone_type
{
   "properties" : {
      "tags" : {
         "type" : "text",
         "fielddata" : true
      }
   }
}

　　

2 聚合统计
计算每个tag中的Document数量
terms ： 检索词组的，安装标准词组分组，统计数据document的数量。类似数据库中的count。
聚合搜索，语法的大体结构和DSL搜索语句类似。类似数据库中的count。 Select count(*) from table

GET /products_index/phone_type/_search
{
   "size" : 0, # 查多少数据。
   "aggs" : { # 开始聚合，类似query，是一个命令。或api
      "group_by_tags":{ # 给聚合数据，加一个命名。自定义。
         "terms" : { # 是一个聚合api，类似数据库中的聚合函数。解析某字段中的词条。如：a字段的值是 test field.假设解析后词条为test和field。那么就是根据a字段的解析词条，test和field来统计每个数据在多少个document中存在。
             "field" : "tags"
         }
      }
   }
}

"size":0代表显示多少计算源数据Document

3 增加搜索匹配条件的聚合统计
搜索名称中包含PLUS的Document，并计算每个tag中的Document数量。统计是search中的一部分。一般在DSL query中使用。所以经常和条件搜索配合完成统计。

GET /products_index/phone_type/_search
{
   "size" : 0,
   "query" : {
      "match" : { "name" : "PLUS" }
   },
   "aggs" : {
      "group_by_tags":{
         "terms" : { "field" : "tags" }
      }
   }
}

　　

4 聚合后实现计算
聚合嵌套

# 计算name中包含plus的document数据中的price字段平均值。
GET /products_index/phone_type/_search
{
   "query": {
     "match": {
       "name": "plus"
     }
   },
   "aggs": {
     "avg_by_price" : {
       "avg": {
         "field": "price"
       }
     }
   }
}

# 搜索包含plus的document，根据tags做词条统计，在统计结果中，计算price平均值。聚合是可以嵌套的，内层聚合是依托于外层聚合的结果之上，实现聚合计算的。
GET /products_index/phone_type/_search
{
   "query": {
     "match": {
       "name": "plus"
     }
   },
   "aggs": {
     "group_by_tags":{
       "terms": {
         "field": "tags"
       },
       "aggs": {
         "avg_by_price": {
           "avg": {
             "field": "price"
           }
         }
       }
     }
   }
}

　　

5 聚合的排序
类似SQL - select * from group by .. order by ..
聚合aggs中如果使用order排序的话，要求排序字段必须是一个aggs聚合相关的字段。聚合相关字段代表的含义是：当前聚合的子聚合命名。如：外部聚合是使用terms实现的聚合，命名为group_by_tags，其内层聚合是使用avg计算平均值，聚合名称为avg_by_price，那么avg_by_price称为聚合相关字段。
计算每个tag中的Document数据的price平均值，并根据price字段数据排序

GET /products_index/phone_type/_search
{
   "size" : 0,
   "aggs" : {
      "group_by_tags" : {
         "terms" : { "field" : "tags", "order":{"avg_price" : "desc"} },
         "aggs" : {
            "avg_price" : {
               "avg" : { "field" : "price" }
            }
         }
      }
   }
}

　　

6 范围分组并计算
使用price取值范围分组，再计算分组Document中price的平均值

GET /products_index/phone_type/_search
{
   "query": {
     "match_all": {}
   },
   "_source": "price",
   "aggs": {
     "range_by_price": {
       "range": {
         "field": "price",
         "ranges": [
           {
             "from": 500000,
             "to": 600000
           },
           {
             "from": 600001,
             "to": 800000
           },
           {
             "from": 800001,
             "to": 1000000
           }
         ]
       },
       "aggs": {
         "avg_by_price": {
           "avg": {
             "field": "price"
           }
         }
       }
     }
   }
}