1.概述

转载：https://elastic.blog.csdn.net/article/details/113011288

故事得从这一筐积木说起…

周末带孩子正准备玩积木的时候，手机响了，死磕 Elasticsearch 技术群里在探讨 Elastic 认证中聚合考点，我想起关于 Elasticsearch 聚合，我之前写过 2-3 篇文章，跨度也得有3年。

但是，或多或少都是官方文档的东西，不够深入浅出。再看到手里的这堆积木，灵感来了，就带着孩子摆了各种积木造型，然后就有了这篇文章。

1、数据来源——积木

图1

来个视频，看看有多凌乱。

数据（也就是积木）特点也就有了：

凌乱

形状各异

大小不一

小朋友喜欢积木的原因就是：可以任想象力肆意自由发挥，堆出各种自己喜欢的造型。

但这和聚合有啥子关系呢？

别急，慢慢来…

2、把玩一下积木吧
下图 2 是我们家小宝的作品。

图 2

下面图3、图4是我摆的。

图 4

看出什么区别？

成年人的世界已被社会打磨（cui can）的没有棱角、缺少了天马行空，只剩下中规中矩（开玩笑）。

图3、图4有什么特点呢？

图3 把杂乱无章的积木，按照形状做了归类。

图4 把正方形的提炼出来，归为正方形类。

3、拆解聚合
由图 1 到图 3、4 的本质：杂乱无章->基本有序。这个聚集的过程抽象提炼一下就是聚合。

第一次听聚合可能不好理解，看了上面的图能好理解一些。

再聚焦一下聚合的分类。

3.1 分桶聚合（bucket）
分桶聚合中桶的概念，它是翻译的词汇。本质就是聚合、数据汇聚的一种方式。

先上积木，然后再数据建模 DSL 过一遍就很容易理解了。

原始数据都是：图1。

基于颜色分桶聚合

图5

图 5 就是基于图1杂乱数据，按照颜色聚合的结果。

聚合结果是：

红色一桶

黄色一桶

蓝色一桶

绿色一桶

基于形状分桶聚合

图6

图 6 就是基于图1杂乱数据，按照形状聚合的结果。

聚合结果是：

正方形一桶

长方形一桶

圆形一桶

圆柱形一桶

而如上内容，对应 Elasticsearch 中哪些聚合呢？

官方文档中的：Aggregations -> Bucket aggregations -> Terms。

数据建模实现一把：

PUT toy_demo_001
{"mappings": {"properties": {"color": {"type": "keyword"},"name": {"type": "keyword"}}}
}POST toy_demo_001/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"color":"red","name":"red_01"}
{"index":{"_id":2}}
{"color":"red","name":"red_02"}
{"index":{"_id":3}}
{"color":"red","name":"red_03"}
{"index":{"_id":4}}
{"color":"green","name":"green_01"}
{"index":{"_id":5}}
{"color":"blue","name":"blue_02"}
{"index":{"_id":6}}
{"color":"green","name":"green_02"}
{"index":{"_id":7}}
{"color":"blue","name":"blue_03"}POST toy_demo_001/_search
{"size": 0,"aggs": {"color_terms_agg": {"terms": {"field": "color"}}}
}

上述基于颜色的聚合结果如下：

key：代表的基于颜色的分桶。

doc_value: 每个桶中积木数量。

其他 bucket 聚合，参见官方文档：Aggregations -> Bucket aggregations 。

3.2 指标聚合（Metric）

图 8

由图 7 到图 8，发生了什么？

图7：一堆凌乱的方型积木。

图8：获取了图 7 中积木的最小值、平均值，最大值。

映射到 Elasticsearch，本质上就是发生了指标聚合。怎么破？看个实例：

PUT toy_demo_002
{"mappings": {"properties": {"size": {"type": "integer"},"name": {"type": "keyword"}}}
}POST toy_demo_002/_bulk
{"index":{"_id":0}}
{"size":0,"name":"red_0"}
{"index":{"_id":1}}
{"size":1,"name":"red_1"}
{"index":{"_id":2}}
{"size":2,"name":"green_2"}
{"index":{"_id":3}}
{"size":3,"name":"yellow_3"}
{"index":{"_id":4}}
{"size":4,"name":"green_4"}
{"index":{"_id":5}}
{"size":5,"name":"blue_5"}
{"index":{"_id":6}}
{"size":6,"name":"yellow_6"}
{"index":{"_id":7}}
{"size":7,"name":"blue_7"}
{"index":{"_id":8}}
{"size":8,"name":"green_8"}
{"index":{"_id":9}}
{"size":9,"name":"green_9"}POST toy_demo_002/_search
{"size": 0,"aggs": {"max_agg": {"max": {"field": "size"}},"min_agg": {"min": {"field": "size"}},"avg_agg": {"avg": {"field": "size"}}}
}

指标聚合结果如下：

指标聚合使用了浮点数，精度原因，所以和积木结果不完全一致。

有的读者说了，一个 stats 不就全搞定了，是的，如下：


POST toy_demo_002/_search
{"size": 0,"aggs": {"size_stats": {"stats": {"field": "size"}}}
}

stats 指标聚合结果如下：

"aggregations" : {"size_stats" : {"count" : 10,"min" : 0.0,"max" : 9.0,"avg" : 4.5,"sum" : 45.0}}

更多指标聚合内容参见官方文档：Aggregations > Metrics aggregations。

3.3 管道聚合/子聚合（pipeline）
上积木：

图 9

图 9 的积木相对复杂了，有了：带孔积木，有了颜色区别，有了数字大小的区别。

按照有孔与否，聚合结果如下图 10 所示，左侧有孔，右侧没有孔。

图 10

进一步，在图 10 的基础上，按照颜色分桶，结果如下图 11 所示。

图 11

再进一步，在图 11 的基础上，各自颜色桶内按照数字大小排序如下图 12 所示。

图 12

在图 12 的基础上，获取数字最大的值及其所在的桶，如下图 13 所示：

红色带孔的桶（最大值 8）

绿色不带孔的桶（最大值 9）

图 13

如下的数据建模，完整复现了图 9 - 图 13 积木组合。

has_hole：1，代表有孔；0，代表无孔。

color：代表颜色；

size：积木上数字大小

name：积木名称（以颜色+数字命名，以标定唯一）


PUT toy_demo_003
{"mappings": {"properties": {"has_hole": {"type": "keyword"},"color": {"type": "keyword"},"size": {"type": "integer"},"name": {"type": "keyword"}}}
}POST toy_demo_003/_bulk
{"index":{"_id":0}}
{"size":0,"name":"red_0","has_hole":0,"color":"red"}
{"index":{"_id":1}}
{"size":1,"name":"red_1","has_hole":0,"color":"red"}
{"index":{"_id":2}}
{"size":2,"name":"green_2","has_hole":0,"color":"green"}
{"index":{"_id":3}}
{"size":3,"name":"yellow_3","has_hole":0,"color":"yellow"}
{"index":{"_id":4}}
{"size":4,"name":"green_4","has_hole":0,"color":"green"}
{"index":{"_id":5}}
{"size":5,"name":"blue_5","has_hole":0,"color":"blue"}
{"index":{"_id":6}}
{"size":6,"name":"yellow_6","has_hole":0,"color":"yellow"}
{"index":{"_id":7}}
{"size":7,"name":"blue_7","has_hole":0,"color":"blue"}
{"index":{"_id":8}}
{"size":8,"name":"green_8","has_hole":0,"color":"green"}
{"index":{"_id":9}}
{"size":9,"name":"green_9","has_hole":0,"color":"green"}
{"index":{"_id":10}}
{"size":7,"name":"red_hole_7","has_hole":1,"color":"red"}
{"index":{"_id":11}}
{"size":8,"name":"red_hole_8","has_hole":1,"color":"red"}
{"index":{"_id":12}}
{"size":0,"name":"yellow_hole_0","has_hole":1,"color":"yellow"}
{"index":{"_id":13}}
{"size":4,"name":"yellow_hole_4","has_hole":1,"color":"yellow"}
{"index":{"_id":14}}
{"size":6,"name":"yellow_hole_6","has_hole":1,"color":"yellow"}
{"index":{"_id":15}}
{"size":5,"name":"yellow_hole_5","has_hole":1,"color":"yellow"}
{"index":{"_id":16}}
{"size":3,"name":"green_hole_3","has_hole":1,"color":"green"}
{"index":{"_id":17}}
{"size":1,"name":"blue_hole_1","has_hole":1,"color":"blue"}
{"index":{"_id":18}}
{"size":2,"name":"blue_hole_1","has_hole":1,"color":"blue"}POST toy_demo_003/_search
{"size": 0,"aggs": {"hole_terms_agg": {"terms": {"field": "has_hole"},"aggs": {"color_terms": {"terms": {"field": "color"}}}}}
}

以下聚合实现了：图 11的积木内容。

先按照是否有孔聚合，再按照颜色聚合。

这属于聚合内嵌套聚合，本质属于：分桶聚合章节内容，这里要说明一下。

POST toy_demo_003/_search
{"size": 0,"aggs": {"hole_terms_agg": {"terms": {"field": "has_hole"},"aggs": {"color_terms": {"terms": {"field": "color"}}}}}
}

聚合结果如下：

 "aggregations" : {"hole_terms_agg" : {"doc_count_error_upper_bound" : 0,"sum_other_doc_count" : 0,"buckets" : [{"key" : "0","doc_count" : 10,"color_terms" : {"doc_count_error_upper_bound" : 0,"sum_other_doc_count" : 0,"buckets" : [{"key" : "green","doc_count" : 4},{"key" : "blue","doc_count" : 2},{"key" : "red","doc_count" : 2},{"key" : "yellow","doc_count" : 2}]}},{"key" : "1","doc_count" : 9,"color_terms" : {"doc_count_error_upper_bound" : 0,"sum_other_doc_count" : 0,"buckets" : [{"key" : "yellow","doc_count" : 4},{"key" : "blue","doc_count" : 2},{"key" : "red","doc_count" : 2},{"key" : "green","doc_count" : 1}]}}]}

以下聚合实现了图 12、图 13 内容（非严格匹配）。

最外层聚合：按照是否有孔。

嵌套在内层的聚合：取最大值，本质是取的有孔、无孔两个桶里的最大值。

max_bucket 可以理解成子聚合或者pipeline 管道聚合，它是进一步再上面聚合的基础上，取出有孔、无孔两个桶的最大值及其最大值所在的桶。

POST toy_demo_003/_search
{"size": 0,"aggs": {"hole_terms_agg": {"terms": {"field": "has_hole"},"aggs": {"max_value_aggs": {"max": {"field": "size"}}}},"max_hole_color_aggs": {"max_bucket": {"buckets_path": "hole_terms_agg>max_value_aggs"}}}
}

聚合结果如下：

"aggregations" : {"hole_terms_agg" : {"doc_count_error_upper_bound" : 0,"sum_other_doc_count" : 0,"buckets" : [{"key" : "0","doc_count" : 10,"max_value_aggs" : {"value" : 9.0}},{"key" : "1","doc_count" : 9,"max_value_aggs" : {"value" : 8.0}}]},"max_hole_color_aggs" : {"value" : 9.0,"keys" : ["0"]}}

更多pipeline 基于聚合的聚合内容参见官方文档：Aggregations > Pipeline aggregations。

【Elasticsearch】基于儿童积木玩具图解 Elasticsearch 聚合相关推荐

图解ElasticSearch 搜索原理
点击上方蓝色"方志朋",选择"设为星标" 回复"666"获取独家整理的学习资料! 来源:https://www.cnblogs.com/ri ...
图解 Elasticsearch 原理
摘要先自上而下,后自底向上的介绍ElasticSearch的底层工作原理,试图回答以下问题: 为什么我的搜索 *foo-bar* 无法匹配 *foo-bar* ? 为什么增加更多的文件会压缩索引(I ...
图解 ElasticSearch 搜索原理
摘要先自上而下,后自底向上的介绍ElasticSearch的底层工作原理,试图回答以下问题: 为什么我的搜索 *foo-bar* 无法匹配 foo-bar ? 为什么增加更多的文件会压缩索引(Ind ...
图解elasticsearch原理转载自
转载自图解elasticsearch原理版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.x 内容图解ElasticSearch 云上的集群集群里的盒子云里面的每个白 ...
图解 ElasticSearch 原理，太牛了
作者:Richaaaard 来源:https://www.cnblogs.com/richaaaard/ Elasticsearch 是一款功能强大的开源分布式搜索与数据分析引擎,目前国内诸多互联网大 ...
ElasticSearch：图解ElasticSearch的搜索过程
目录摘要版本内容图解ElasticSearch 图解Lucene 搜索发生时缓存的故事在Shard中搜索如何Scale - 扩展? 一个真实的请求参考结束摘要先自上而下,后自底向 ...
漫画图解 ElasticSearch 搜索原理
你知道的越多,不知道的就越多,业余的像一棵小草! 你来,我们一起精进!你不来,我和你的竞争对手一起精进! 编辑:业余草 cnblogs.com/richaaaard/p/5226334.html 推荐 ...
如何基于Docker快速搭建Elasticsearch集群？
如何基于Docker快速搭建Elasticsearch集群? Elasticsearch 作为一个搜索引擎,我们对它的基本要求就是存储海量数据并且可以在非常短的时间内查询到我们想要的信息.所以第一步 ...
【Elasticsearch】Elasticsearch中 aggs （桶）聚合查询和进行二次聚合查询
[Elasticsearch]Elasticsearch中 aggs (桶)聚合查询和进行二次聚合查询 Bucket aggregationsedit Bucket aggregations don' ...

【Elasticsearch】基于儿童积木玩具图解 Elasticsearch 聚合

1.概述

【Elasticsearch】基于儿童积木玩具图解 Elasticsearch 聚合相关推荐

最新文章

热门文章