本文在上一篇文章的基础上我们继续来介绍ElasticSearch中聚合(aggregations)和映射(mappings)相关的内容。

聚合和映射

1.聚合(aggregations)

聚合可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析。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，可以实现实时搜索效果。

语法规则

"aggregations" : {
    "<aggregation_name>" : {
        "<aggregation_type>" : {
            <aggregation_body>
        }
        [,"meta" : {  [<meta_data_body>] } ]?
        [,"aggregations" : { [<sub_aggregation>]+ } ]?
    }
    [,"<aggregation_name_2>" : { ... } ]*
}

  

 

  
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https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/search-aggregations.html

1.1 基本概念

Elasticsearch中的聚合，包含多种类型，最常用的两种，一个叫 桶，一个叫 度量：

桶（bucket）

桶的作用，是按照某种方式对数据进行分组，每一组数据在ES中称为一个 桶，例如我们根据国籍对人划分，可以得到 中国桶、英国桶，日本桶……或者我们按照年龄段对人进行划分：0_10,1020,20_30,3040等。

Elasticsearch中提供的划分桶的方式有很多：

• Date Histogram Aggregation：根据日期阶梯分组，例如给定阶梯为周，会自动每周分为一组
• Histogram Aggregation：根据数值阶梯分组，与日期类似
• Terms Aggregation：根据词条内容分组，词条内容完全匹配的为一组
• Range Aggregation：数值和日期的范围分组，指定开始和结束，然后按段分组
• ……

bucket aggregations 只负责对数据进行分组，并不进行计算，因此往往bucket中往往会嵌套另一种聚合：metrics aggregations即度量

度量（metrics）

分组完成以后，我们一般会对组中的数据进行聚合运算，例如求平均值、最大、最小、求和等，这些在ES中称为 度量

比较常用的一些度量聚合方式：

• Avg Aggregation：求平均值
• Max Aggregation：求最大值
• Min Aggregation：求最小值
• Percentiles Aggregation：求百分比
• Stats Aggregation：同时返回avg、max、min、sum、count等
• Sum Aggregation：求和
• Top hits Aggregation：求前几
• Value Count Aggregation：求总数
• ……

1.2 案例讲解

案例1:搜索address中包含mill的所有人的年龄分布以及平均年龄

GET /bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "mill"
    }
  },
  "aggs": {
    "ageAgg": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 10
      }
    },
    "ageAvg":{
      "avg": {
        "field": "age"
      }
    }
  },"size": 0 
}

  

 

  
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案例2：按照年龄聚合，并且请求这些年龄段的这些人的平均薪资

GET /bank/_search
{
  "query": {"match_all": {}},
  "aggs": {
    "ageAgg": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 50
      },"aggs": {
        "balanceAvg": {
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        }
      }
    }
  },"size": 0
}

  

 

  
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案例3：查出所有年龄分布，并且这些年龄段中M的平均薪资和F的平均薪资以及这个年龄段的总体平均薪资。

GET /bank/_search
{
  "query": {"match_all": {}}
  ,"aggs": {
    "ageAgg": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 50
      },
      "aggs": {
        "genderAgg": {
          "terms": {
            "field": "gender.keyword",
            "size": 10
          },"aggs": {
            "balanceAvg": {
              "avg": {
                "field": "balance"
              }
            }
          }
        }
        ,"ageBalanceAvg":{
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        }
      }
    }
  }
  ,"size": 0
}

  

 

  
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2.映射配置(_mapping)

查看索引库中所有的属性的_mapping

2.1 ElasticSearch7-去掉type概念：

  关系型数据库中两个数据表示是独立的，即使他们里面有相同名称的列也不影响使用，但ES中不是这样的。elasticsearch是基于Lucene开发的搜索引擎，而ES中不同type下名称相同的filed最终在Lucene中的处理方式是一样的。

  两个不同type下的两个user_name，在ES同一个索引下其实被认为是同一个filed，你必须在两个不同的type中定义相同的filed映射。否则，不同type中的相同字段名称就会在处理中出现冲突的情况，导致Lucene处理效率下降。

  去掉type就是为了提高ES处理数据的效率。

Elasticsearch 7.x

URL中的type参数为可选。比如，索引一个文档不再要求提供文档类型。

Elasticsearch 8.x

不再支持URL中的type参数。

解决：将索引从多类型迁移到单类型，每种类型文档一个独立索引

2.2 什么是映射？

  映射是定义文档的过程，文档包含哪些字段，这些字段是否保存，是否索引，是否分词等

2.3 创建映射字段

PUT /索引库名/_mapping/类型名称
{
  "properties": {
    "字段名": {
      "type": "类型",
      "index": true，
      "store": true，
      "analyzer": "分词器"
    }
  }
}

  

 

  
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类型名称：就是前面将的type的概念，类似于数据库中的不同表

字段名：类似于列名，properties下可以指定许多字段。

每个字段可以有很多属性。例如：

• type：类型，可以是text、long、short、date、integer、object等
• index：是否索引，默认为true
• store：是否存储，默认为false
• analyzer：分词器，这里使用ik分词器：ik_max_word或者ik_smart

2.4 新增映射字段

  如果我们创建完成索引的映射关系后，又要添加新的字段的映射，这时怎么办？第一个就是先删除索引，然后调整后再新建索引映射，还有一个方式就在已有的基础上新增。

PUT /my_index/_mapping
{
  "properties":{
    "employee-id":{
      "type":"keyword"
      ,"index":false
    }
  }
}

  

 

  
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2.5 更新映射

  对于存在的映射字段，我们不能更新，更新必须创建新的索引进行数据迁移

2.6 数据迁移

先创建出正确的索引，然后使用如下的方式来进行数据的迁移

老的数据有type的情况

案例：新创建了索引，并指定了映射属性

好了聚合和映射的内容就介绍这么多了，如果有问题欢迎留言讨论或者加V联系我哦(boge_java)

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