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elasticsearch之bucket aggregations

2021-07-23 18:32:58 作者：互联网

引言

Bucket aggregations本文译为桶聚合
桶聚合（bucket aggregation）不像指标聚合（Metric aggregation）那样计算字段的指标，而是创建文档存储桶。每个存储桶都与一个标准（取决于聚合类型）相关联，该标准确定当前上下文中的文档是否“落入”其中。换句话说，存储桶有效地定义了文档集。除了存储桶本身之外，存储桶聚合还计算并返回落入每个存储桶的文档数量。

1.Terms Aggregation

术语聚合（Terms Aggregation）在文档的指定字段中搜索唯一值，并为找到的每个唯一值构建存储桶。
给出一个稍微复杂的例子：获取每个每个国家中每个省份的平均年龄

GET users/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "countries": {
      "terms": {
        "field": "country"
      },
      "aggs": {
        "provinces": {
          "terms": {
            "field": "province"
          },
          "aggs": {
            "average_age": {
              "avg": {
                "field": "age"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

响应结果：

  "aggregations" : {
    "countries" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "cn",
          "doc_count" : 3,
          "countries" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "zhejiang",
                "doc_count" : 2,
                "average_age" : {
                  "value" : 32.0
                }
              },
              {
                "key" : "shanghai",
                "doc_count" : 1,
                "average_age" : {
                  "value" : 30.0
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key" : "us",
          "doc_count" : 3,
          "countries" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "newyork",
                "doc_count" : 2,
                "average_age" : {
                  "value" : 33.0
                }
              },
              {
                "key" : "pennsylvania",
                "doc_count" : 1,
                "average_age" : {
                  "value" : 44.0
                }
              }
            ]
          }
        }
      ]
    }

从结果可以看到terms agg返回是各个buckets，每个bucket都有对应的key和属于该桶的文档数doc_count。默认情况下，响应将返回10个桶。当然也可以指定size参数改变返回的桶的数量。
下面说下对应的参数含义和用途

size：size 参数指定返回的桶的数量，默认值10。当size的值小于对应field真实个数时，返回的doc_count可能不是精确的。

官方给出了详细的例子，总结就是，因为每个shard节点都有返回最合适size个结果，然后基于每个shard节点的结果，给出最终合适的size结果给客户端，这就存在误差，比如某个term在其中一个节点的文档数小于top size的排序，则这个节点的term的文档数，不会返回作为最终结果的一部分，导致数据不准确。

shard_size：上面讲到size的大小可能影响数据的精确，当我们每次查询都把size设置超大的时候是可以保证数据的精确，但是代价也是很大的，因为每个shard节点都要获取size大小返回到客户端，最终得到最优的结果，（特殊是数据规模较大的数据）导致es内部网络开销比较大，而且shard节点返回的大部分数据都是无用的。所以就有了shard_size可以控制每个shard节点返回对应的size的大小。默认情况下，shard_size的大小为 (size * 1.5 + 10)
sum_other_doc_count：表示不在size分桶中文档个数。
doc_count_error_upper_bound：这个值表示的是在聚合中，没有在最终结果中的term最大可能有doc_count_error_upper_bound个文档。这是ES预估可能出现的最坏的结果，它的计算公式是每个shard节点最后一个term文档数之和（例如size是10，就是取每个shard排序第10个term文档数之和）
show_term_doc_count_error：显示每个分桶可能错误的上限。是个boolean值，默认是false，需改为true，才会显示。它的计算方式是：响应结果中的term，把没有返回该term的shard节点，最后一个term文档数加起来之和。（例如响应结果中有anhui，但是其中有一个shard节点，该anhuiterm并没有在前size中，那么该值就是第size的term文档数）。
order：聚合结果按照指定域排序。默认情况下，是按照doc_count降序排序的。返回对应size个分桶。

举几个例子
按照文档数升序
"order" : { "_count" : "asc" }
按照term字符串升序
"order" : { "_term" : "asc" }
还可以按照子聚合的参数进行排序，建议到官网查看。

min_doc_count：限制响应结果的最小文档数，如果桶中文档数小于指定的文档数，将不会响应给客户端，默认值1。
include，exclude：根据业务只展示有需要的term。

{
    "aggs" : {
        "tags" : {
            "terms" : {
                "field" : "tags",
                "include" : ".*sport.*",
                "exclude" : "water_.*"
            }
        }
    }
}

{
    "aggs" : {
        "JapaneseCars" : {
             "terms" : {
                 "field" : "make",
                 "include" : ["mazda", "honda"]
             }
         },
        "ActiveCarManufacturers" : {
             "terms" : {
                 "field" : "make",
                 "exclude" : ["rover", "jensen"]
             }
         }
    }
}

分组：当响应返回大量的桶时，我们可以把这些桶进行分组，然后分组处理。

{
   "size": 0,
   "aggs": {
      "expired_sessions": {
         "terms": {
            "field": "account_id",
            "include": {
               "partition": 0,
               "num_partitions": 20
            },
            "size": 10000,
            "order": {
               "_term": "asc"
            }
         }
      }
   }
}

例如上面的分组，account_id存在大量的不同值，所以采用分组返回，分组字段为：num_partitions, 获取对应分组的数据为partition，范围为[0-num_partitions-1]，每个分组的大小为：size

分组内的排序不是全局排序，只是当前分组内数据的排序。

标签：count,term,doc,bucket,aggregations,shard,elasticsearch,文档,size
来源： https://blog.csdn.net/qq_18218071/article/details/118858274