Elasticsearch过滤与聚合的先后顺序java实现
一、Elasticsearch的聚合
ES的聚合相當(dāng)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫里面的group by，例如查找在性別字段男女人數(shù)的多少并且按照人數(shù)的多少進行排序，在使用mysql的時候，可以使用如下的句子
?
select sex,count(*) from table_name group by sex order by count(*)在ES里面想要實現(xiàn)這種的語句，就叫做聚合，比如這種的聚合使用DSL語句的話如下所示：
?
GET /index/type/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"agg_sex" : {
"terms" : {
"field" : "sex"
}
}
}
}
這樣就可以實現(xiàn)最以上例子中的group by的功能，當(dāng)然這只是最簡單的聚合的使用，在ES里面的聚合有多重多樣的，比如說有度量聚合，可以用來計算某一個字段的平均值最大值等，在此給出一個簡單的度量聚合的例子
?
GET /index/type/_search
{
"size" : 0,
"aggs": {
"agg_sex": {
"terms": {
"field": "sex"
},
"agg_age": {
"avg_age": {
"avg": {
"field": "age"
}
}
}
}
}
}
這個DSL語句就是將先按照性別進行聚合，并且對不同的性別給出一個平均的年齡，使用之后ES的給出結(jié)果如下所示：
?
{
...
"aggregations": {
"agg_sex": {
"buckets": [
{
"key": "male",
"doc_count": 4,
"avg_age": {
"value": 25
}
},
{
"key": "female",
"doc_count": 2,
"avg_age": {
"value": 23
}
}
]
}
}
...
}
在度量聚合里面有min，max，sum，avg聚合等，還有stats，extern_stats等聚合，其中stats的聚合給出的信息會包括min，max，count等基本的信息，更多詳細的細節(jié)請參考ES官網(wǎng)給出的指導(dǎo)https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/aggregations.html
以上只是給出的度量聚合，但是在實際中我們經(jīng)常使用的是桶聚合，什么是桶聚合呢，個人理解就是將符合某一類條件的文檔選出來，所有的某一類的聚合就稱為桶，例如你可以按照某一個分類將所有的商品聚合起來，這種情況下就可以認(rèn)為某一個分類的商品稱為一個桶，下面將詳細介紹幾個常用的桶聚合，并且會給出java使用時候的代碼
二、桶聚合
桶聚合是在實際使用時候用處比較多的一種聚合，簡單的桶聚合包括term聚合，range聚合，date聚合，IPV4聚合等聚合，因為自己使用的僅僅是其中的三個，在此就簡單的介紹三個，分別是term聚合，range聚合，以及date聚合
1、term聚合
term聚合就是第一部分給出的簡單的例子，按照不同的字段進行聚合
2、range聚合
range聚合為按照自定義的范圍來創(chuàng)造桶，將每一個范圍的數(shù)據(jù)進行聚合，并且這個聚合一般適用于字段類型為long或者int，double的字段，可以進行直接的聚合，例如，我們想統(tǒng)計不同年齡段的人的個數(shù)，DSL如下所示：
?
GET /index/type/_search
{
"aggs" : {
"agg_age" : {
"field":"age"
"ranges" : [
{ "to" : 18},
{ "from" : 19,"to" : 50},
{"from" : 51}
]
}
}
}
3、daterange聚合
?
date range聚合和range聚合類似，但是所使用的類型是datetime這種類型，使用的時候與range有些區(qū)別，給出一個簡單的使用date range聚合的DSL例子，如下所示：
?
GET /index/type/_search
{
"aggs" : {
"agg_year" : {
"field":"date"
"ranges" : [
{ "to" : "2008-08-08"},
{ "from" : "2008-08-09","to" : "2012-09-01"},
{"from" : "2012-09-02"}
]
}
}
}
上面的DSL是簡單的按照時間格式進行區(qū)間的聚合，但是有些時候我們可能想要一些按照年份聚合或者月份聚合的情況，這個時候應(yīng)該怎么辦呢？在date range里面可以指定日期的格式，例如下面給出一個按照年份進行聚合的例子：
?
GET /index/type/_search
{
"aggs" : {
"agg_year" : {
"field":"date"
"format":"YYYY",
"ranges" : [
{ "to" : "1970"},
{ "from" : "1971","to" : "2012"},
{"from" : "2013"}
]
}
}
}
我們可以指定格式來進行聚合
三、對于上述三種聚合java的實現(xiàn)
首先先給出一個具體的使用ES java api實現(xiàn)搜索并且聚合的完整例子，例子中使用的是terms聚合，按照分類id，將所有的分類進行聚合
?
public void aggsearch() {
init();
SearchResponse response = null;
SearchRequestBuilder responsebuilder = client.prepareSearch("iktest")
.setTypes("iktest").setFrom(0).setSize(250);
AggregationBuilder aggregation = AggregationBuilders
.terms("agg")
.field("category_id")
.subAggregation(
AggregationBuilders.topHits("top").setFrom(0)
.setSize(10)).size(100);
response = responsebuilder.setQuery(QueryBuilders.boolQuery()
.must(QueryBuilders.matchPhraseQuery("name", "中學(xué)歷史")))
.addSort("category_id", SortOrder.ASC)
.addAggregation(aggregation)// .setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH)
.setExplain(true).execute().actionGet();
SearchHits hits = response.getHits();
Terms agg = response.getAggregations().get("agg");
System.out.println(agg.getBuckets().size());
for (Terms.Bucket entry : agg.getBuckets()) {
String key = (String) entry.getKey(); // bucket key
long docCount = entry.getDocCount(); // Doc count
System.out.println("key " + key + " doc_count " + docCount);
// We ask for top_hits for each bucket
TopHits topHits = entry.getAggregations().get("top");
for (SearchHit hit : topHits.getHits().getHits()) {
System.out.println(" -> id " + hit.getId() + " _source [{}]"
+ hit.getSource().get("category_name"));
;
}
}
System.out.println(hits.getTotalHits());
int temp = 0;
for (int i = 0; i < hits.getHits().length; i++) {
// System.out.println(hits.getHits()[i].getSourceAsString());
System.out.print(hits.getHits()[i].getSource().get("product_id"));
// if(orderfield!=null&&(!orderfield.isEmpty()))
// System.out.print("\t"+hits.getHits()[i].getSource().get(orderfield));
System.out.print("\t"
+ hits.getHits()[i].getSource().get("category_id"));
System.out.print("\t"
+ hits.getHits()[i].getSource().get("category_name"));
System.out.println("\t"
+ hits.getHits()[i].getSource().get("name"));
}
}
}
以上的例子實現(xiàn)的是按照category_id字段進行分類的聚合，并且將在name字段查找包含“中學(xué)歷史”的這個詞，并且按照category_id進行排序，在此給出的只是一個搜索實現(xiàn)的函數(shù)，里面的字段名字，以及index，type等很多字段均為自己定義的index里面的名字，上面給出的是terms聚合時候的代碼，如果使用的是range聚合或者date range聚合，只需要改變aggregation就可以
使用range聚合的時候：
?
aggregation = AggregationBuilders.range("agg")
.field("price").addUnboundedTo(50)
.addRange(51, 100).addRange(101, 1000)
.addUnboundedFrom(1001);
使用date range聚合的時候：
?
aggregation = AggregationBuilders.dateRange("agg")
.field("date").format("yyyy")
.addUnboundedTo("1970").addRange("1970", "2000")
.addRange("2000", "2010").addUnboundedFrom("2009");
以上所有的聚合均是先過濾搜索，然后對于召回得到的結(jié)果進行一個聚合，例如我們在name字段搜索中學(xué)歷史這個詞，最終得到四個分類分別為1,2,3,4那么聚合的時候就是這四個分類，但是有時候我們可能會需要對于搜索的結(jié)果進行一個過濾，但是我們不想對聚合的結(jié)果進行過濾，那么我們就要使用一下的部分了
四、先聚合再過濾
以上將的簡單的聚合都是先過濾或者搜索，然后對結(jié)果進行聚合，但是有時候我們需要先進行聚合，然后再對結(jié)果進行一次過濾，但是我們不希望這個時候聚合會發(fā)生變化，什么時候會遇到這種情況呢，我們以美團為例做一個說明，在主頁我們直接點解美食，得到如下所示的圖
點美食之后出現(xiàn)全部的分類，包括各種的菜系，下面我們點一個具體的菜系
?
從程序上來說，我們點第二次菜系的時候，出現(xiàn)的所有的菜品均是烤串之類的菜品了，但是在分類里面還是所有的分類都會有，如果按照之前的ES的聚合，會將所有搜索出來的品的分類進行一個聚合，但是點完烤串之后，所有的分類都是烤串了，那么就應(yīng)該所有的分類只有一個烤串了，不應(yīng)該有其他的，這樣的話肯定是不可以的，那么如何才能實現(xiàn)這種聚合的，這個時候我們就需要先聚合，然后進行再次的過濾，但是過濾的時候并不影響之前的聚合結(jié)果，這就是先聚合再過濾，在ES里面也有這種情況的考慮，這個時候使用的是postfilter
postfilter解決了僅僅過濾搜索結(jié)果，但是并不影響聚合結(jié)果，下面給出一個java使用時候的例子以及比較
函數(shù)一為第三部分給出的完整的搜索函數(shù)，按照分類聚合
函數(shù)二的改變只是對于一的
?
response = responsebuilder.setQuery(QueryBuilders.boolQuery()
.must(QueryBuilders.matchPhraseQuery("name", "中學(xué)歷史")))
.addSort("category_id", SortOrder.ASC)
.addAggregation(aggregation)
.setPostFilter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gt(1000).lt(5000))
.setExplain(true).execute().actionGet();
添加了按照price進行過濾，最后結(jié)果顯示，聚合的結(jié)果兩次完全一樣，但是函數(shù)二召回的結(jié)果為函數(shù)一結(jié)果的子集。
五、后續(xù)學(xué)習(xí)
如何多次的過濾以及召回，比如先過濾后聚合再過濾再次聚合然后再次過濾這種的應(yīng)該如何實現(xiàn)，需要學(xué)習(xí)。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的Elasticsearch过滤与聚合的先后顺序java实现的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇： Elasticsearch java a
- 下一篇： 浅谈推荐系统基础