分布式搜索引擎03

1.数据聚合

聚合（aggregations）可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如：

• 什么品牌的手机最受欢迎？

• 这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？

• 这些手机每月的销售情况如何？

实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现近实时搜索效果。

1.1.聚合的种类

聚合常见的有三类：

• 桶（Bucket）聚合：用来对文档做分组

  • TermAggregation：按照文档字段值分组，例如按照品牌值分组、按照国家分组

  • Date Histogram：按照日期阶梯分组，例如一周为一组，或者一月为一组

• 度量（Metric）聚合：用以计算一些值，比如：最大值、最小值、平均值等

  • Avg：求平均值

  • Max：求最大值

  • Min：求最小值

  • Stats：同时求max、min、avg、sum等

• 管道（pipeline）聚合：其它聚合的结果为基础做聚合

注意：参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型

 1.2.DSL实现聚合

现在，我们要统计所有数据中的酒店品牌有几种，其实就是按照品牌对数据分组。此时可以根据酒店品牌的名称做聚合，也就是Bucket聚合。

1.2.1.Bucket聚合语法

语法如下：

GET /hotel/_search
{
  "size": 0,  // 设置size为0，结果中不包含文档，只包含聚合结果
  "aggs": { // 定义聚合
    "brandAgg": { //给聚合起个名字
      "terms": { // 聚合的类型，按照品牌值聚合，所以选择term
        "field": "brand", // 参与聚合的字段
        "size": 20 // 希望获取的聚合结果数量
      }
    }
  }
}

结果如图：

1.2.2.聚合结果排序

默认情况下，Bucket聚合会统计Bucket内的文档数量，记为count，并且按照count降序排序。

我们可以指定order属性，自定义聚合的排序方式：

GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "order": {
          "_count": "asc" // 按照_count升序排列
        },
        "size": 20
      }
    }
  }
}

1.2.3.限定聚合范围

默认情况下，Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合，但真实场景下，用户会输入搜索条件，因此聚合必须是对搜索结果聚合。那么聚合必须添加限定条件。

我们可以限定要聚合的文档范围，只要添加query条件即可：

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "lte": 200 // 只对200元以下的文档聚合
      }
    }
  }, 
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      }
    }
  }
}

这次，聚合得到的品牌明显变少了：

1.2.4.Metric聚合语法

上节课，我们对酒店按照品牌分组，形成了一个个桶。现在我们需要对桶内的酒店做运算，获取每个品牌的用户评分的min、max、avg等值。

这就要用到Metric聚合了，例如stat聚合：就可以获取min、max、avg等结果。

GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": { 
      "terms": { 
        "field": "brand", 
        "size": 20
      },
      "aggs": { // 是brands聚合的子聚合，也就是分组后对每组分别计算
        "score_stats": { // 聚合名称
          "stats": { // 聚合类型，这里stats可以计算min、max、avg等
            "field": "score" // 聚合字段，这里是score
          }
        }
      }
    }
  }
}

这次的score_stats聚合是在brandAgg的聚合内部嵌套的子聚合。因为我们需要在每个桶分别计算。

另外，我们还可以给聚合结果做个排序，例如按照每个桶的酒店平均分做排序：

1.2.5.小结

aggs代表聚合，与query同级，此时query的作用是？

• 限定聚合的的文档范围

聚合必须的三要素：

• 聚合名称

• 聚合类型

• 聚合字段

聚合可配置属性有：

• size：指定聚合结果数量

• order：指定聚合结果排序方式

• field：指定聚合字段

1.3.RestAPI实现聚合

1.3.1.API语法

聚合条件与query条件同级别，因此需要使用request.source()来指定聚合条件。

聚合条件的语法：

聚合的结果也与查询结果不同，API也比较特殊。不过同样是JSON逐层解析：

1.3.2.业务需求

需求：搜索页面的品牌、城市等信息不应该是在页面写死，而是通过聚合索引库中的酒店数据得来的：

使用聚合功能，利用Bucket聚合，对搜索结果中的文档基于品牌分组、基于城市分组，就能得知包含哪些品牌、哪些城市了。

因为是对搜索结果聚合，因此聚合是限定范围的聚合，也就是说聚合的限定条件跟搜索文档的条件一致。

查看浏览器可以发现，前端其实已经发出了这样的一个请求：

请求参数与搜索文档的参数完全一致。

返回值类型就是页面要展示的最终结果：

结果是一个Map结构：

• key是字符串，城市、星级、品牌、价格

• value是集合，例如多个城市的名称

1.3.3.业务实现

• 请求方式：POST

• 请求路径：/hotel/filters

• 请求参数：RequestParams，与搜索文档的参数一致

• 返回值类型：Map<String, List<String>>

代码：

    @PostMapping("filters")
    public Map<String, List<String>> getFilters(@RequestBody RequestParams params){
        return hotelService.getFilters(params);
    }

这里调用了IHotelService中的getFilters方法，尚未实现。

在IHotelService中定义新方法：

Map<String, List<String>> filters(RequestParams params);

在impl.HotelService中实现该方法：

@Override
public Map<String, List<String>> filters(RequestParams params) {
    try {
        // 1.准备Request
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        // 2.准备DSL
        // 2.1.query