Elasticsearch桶聚合，目的就是数据分组，先将数据按指定的条件分成多个组，然后对每一个组进行统计。

不了解Elasticsearch桶聚合概念，可以先学习下Elasticsearch桶聚合教程

本章介绍java elasticsearch桶聚合的用法

例子

// 首先创建RestClient，后续章节通过RestClient对象进行参数配置。

RestClientBuilder restClientBuilder = RestClient.builder(

new HttpHost("localhost", 9200, "http"), // 设置ES服务地址，支持多个

new HttpHost("localhost", 9201, "http"));

// 创建RestHighLevelClient，请求都是通过RestHighLevelClient实例发出去的。

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(restClientBuilder);

// 创建SearchRequest对象, 设置索引名=order

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("order");

// 通过SearchSourceBuilder构建搜索参数

SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();

// 通过QueryBuilders构建ES查询条件，这里查询所有文档，复杂的查询语句设置请参考前面的章节。

builder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());

// 创建Terms桶聚合条件

// terms聚合命名为: by_shop, 分组字段为: shop_id

TermsAggregationBuilder byShop = AggregationBuilders.terms("by_shop")

.field("shop_id");

// 设置聚合条件

builder.aggregation(byShop);

// 设置搜索条件

searchRequest.source(builder);

// 执行ES请求

SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

// 处理聚合查询结果

Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();

// 根据by_shop名字查询terms聚合结果

Terms byShopAggregation = aggregations.get("by_shop");

// 遍历terms聚合结果

for (Terms.Bucket bucket : byShopAggregation.getBuckets()) {

// 因为是根据shop_id分组，因此可以直接将桶的key转换成int类型

int shopId = bucket.getKeyAsNumber().intValue();

// 如果分组的字段是字符串类型，可以直接转成String类型

// String key = bucket.getKeyAsString();

// 获取文档总数

long count = bucket.getDocCount();

}

其他桶聚合条件的用法类型，下面分别介绍各类常用的桶聚合

常用桶聚合

1.Terms聚合

创建聚合条件

// terms聚合命名为: by_shop, 分组字段为: shop_id

TermsAggregationBuilder byShop = AggregationBuilders.terms("by_shop")

.field("shop_id");

处理聚合结果

Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();

// 根据by_shop命名查询terms聚合结果

Terms byShopAggregation = aggregations.get("by_shop");

// 遍历terms聚合结果

for (Terms.Bucket bucket : byShopAggregation.getBuckets()) {

// 因为是根据shop_id分组，因此可以直接将桶的key转换成int类型

int shopId = bucket.getKeyAsNumber().intValue();

// 如果分组的字段是字符串类型，可以直接转成String类型

// String key = bucket.getKeyAsString();

// 获取文档总数

long count = bucket.getDocCount();

}

2.Histogram聚合

创建聚合条件

// Histogram聚合命名为: prices

HistogramAggregationBuilder histogramAggregationBuilder = AggregationBuilders.histogram("prices")

.field("price") // 根据price字段值，对数据进行分组

.interval(100); // 分桶的间隔为100，意思就是price字段值按100间隔分组

处理聚合结果

// 处理聚合查询结果

Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();

// 根据prices命名查询Histogram聚合结果

Histogram histogram = aggregations.get("prices");

// 遍历聚合结果

for (Histogram.Bucket bucket : histogram.getBuckets()) {

// 获取桶的Key值

String key = bucket.getKeyAsString();

// 获取文档总数

long count = bucket.getDocCount();

}

3.Date histogram聚合

创建聚合条件

// DateHistogram聚合命名为: sales_over_time

DateHistogramAggregationBuilder dateHistogramAggregationBuilder = AggregationBuilders.dateHistogram("sales_over_time")

.field("date") // 根据date字段值，对数据进行分组

// 时间分组间隔：DateHistogramInterval.* 序列常量，支持每月，每年，每天等等时间间隔

.calendarInterval(DateHistogramInterval.MONTH)

// 设置返回结果中桶key的时间格式

.format("yyyy-MM-dd");

处理聚合结果

// 处理聚合查询结果

Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();

// 根据sales_over_time命名查询Histogram聚合结果

Histogram histogram = aggregations.get("sales_over_time");

// 遍历聚合结果

for (Histogram.Bucket bucket : histogram.getBuckets()) {

// 获取桶的Key值

String key = bucket.getKeyAsString();

// 获取文档总数

long count = bucket.getDocCount();

}

4.Range聚合

创建聚合条件

//range聚合命名为: price_ranges

RangeAggregationBuilder rangeAggregationBuilder = AggregationBuilders.range("price_ranges")

.field("price") // 根据price字段分桶

.addUnboundedFrom(100) // 范围配置, 0 - 100

.addRange(100.0, 200.0) // 范围配置, 100 - 200

.addUnboundedTo(200.0); // 范围配置，> 200的值

处理聚合结果

// 处理聚合查询结果

Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();

Range range = aggregations.get("price_ranges");

// 遍历聚合结果

for (Range.Bucket bucket : range.getBuckets()) {

// 获取桶的Key值

String key = bucket.getKeyAsString();

// 获取文档总数

long count = bucket.getDocCount();

}

5.嵌套聚合的用法

桶聚合之间支持互相嵌套，同时桶聚合也可以嵌套多个指标聚合，可以参考下面例子组合聚合条件

创建嵌套聚合条件

// 创建Terms指标聚合

TermsAggregationBuilder byShop = AggregationBuilders.terms("by_shop")

.field("shop_id");

// 创建avg指标聚合

AvgAggregationBuilder avgPriceBuilder = AggregationBuilders.avg("avg_price")

.field("price");

// 设置嵌套聚合查询条件

byShop.subAggregation(avgPriceBuilder);

SumAggregationBuilder sumPriceBulder = AggregationBuilders.sum("sum_price")

.field("price");

// 设置嵌套聚合查询条件

byShop.subAggregation(sumPriceBulder);

处理结果

// 处理聚合查询结果

Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();

Terms terms = aggregations.get("by_shop");

// 遍历聚合结果

for (Terms.Bucket bucket : terms.getBuckets()) {

// 获取桶的Key值

String key = bucket.getKeyAsString();

// 获取文档总数

long count = bucket.getDocCount();

// 处理嵌套聚合结果

Aggregations subAggregations = bucket.getAggregations();

// 根据avg_price命名，查询avg聚合结果

Avg avgPriceResult = subAggregations.get("avg_price");

// 获取平均价格

double avgPrice = avgPriceResult.getValue();

// 根据sum_price命名，查询sum聚合结果

Sum sumPriceResult = subAggregations.get("sum_price");

// 获取总价格

double sumPrice = sumPriceResult.getValue();

}