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ES的Query、Filter、Metric、Bucketing使用详解

由于笔者在实际项目仅仅将ES用作索引数据库,并没有深入研究过ES的搜索功能。而且鉴于笔者的搜索引擎知识有限,本文将仅仅介绍ES简单(非全文)的查询API。

笔者原本打算在本文中介绍聚合API的内容,但是写着写着发现文章有点过长,不便于阅读,故将聚合API的内容移至下一篇博客中。

引言

单单介绍理论和API是乏味和低效率的,本文将结合一个实际的例子来介绍这些API。下表是本文数据表的表结构,表名(type)为“student”。注意,studentNo是本表的id,也就是_id字段的值与studentNo的值保持一致。

字段名字段含义类型是否能被索引备注
studentNo学号stringid
name姓名string 
sex性别string 
age年龄integer 
birthday出生年月date 
address家庭住址string 
classNo班级string 
isLeader是否为班干部boolean 

上面的表结构所对应的mapping如下,将数据保存在索引名为“student”的索引中。

{
  "student": {
    "properties": {
      "studentNo": {
        "type": "string",
        "index": "not_analyzed"
      },
      "name": {
        "type": "string",
        "index": "not_analyzed"
      },
      "male": {
        "type": "string",
        "index": "not_analyzed"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      },
      "birthday": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd"
      },
      "address": {
        "type": "string",
        "index": "not_analyzed"
      },
      "classNo": {
        "type": "string",
        "index": "not_analyzed "
      },
      "isLeader": {
        "type": "boolean"
      }
    }
  }
}

索引中保存的数据如下,下面介绍的所有API都将基于这个数据表。

studentNonamemaleagebirthdayclassNoaddressisLeader
1刘备241985-02-031湖南省长沙市true
2关羽221987-08-232四川省成都市false
3糜夫人191990-06-121上海市false
4张飞201989-07-303北京市false
5诸葛亮181992-04-272江苏省南京市true
6孙尚香161994-05-213 false
7马超191991-10-201黑龙江省哈尔滨市false
8赵云231986-10-262浙江省杭州市false

查询API

ES中的查询非常灵活,为用户提供了非常方便而强大的API。个人觉得ES的调用接口设计得非常好,所有接口合理且风格一致,值得好好研究!

Query和Filter

ES为用户提供两类查询API,一类是在查询阶段就进行条件过滤的query查询,另一类是在query查询出来的数据基础上再进行过滤的filter查询。这两类查询的区别是:

  • query方法会计算查询条件与待查询数据之间的相关性,计算结果写入一个score字段,类似于搜索引擎。filter仅仅做字符串匹配,不会计算相关性,类似于一般的数据查询,所以filter得查询速度比query快。
  • filter查询出来的数据会自动被缓存,而query不能。

query和filter可以单独使用,也可以相互嵌套使用,非常灵活。

Query查询

下面的情况下适合使用query查询:

  • 需要进行全文搜索。
  • 查询结果依赖于相关性,即需要计算查询串和数据的相关性。

(1)Match All Query

查询所有的数据,相当于不带条件查询。下面的代码是一个典型的match_all查询的调用方式。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}
'

查询结果如下。其他所有的查询都是返回这种格式的数据。

{
  "took": 156,                  // 查询耗时(毫秒)
  "timed_out": false,           // 是否超时
  "_shards": {
    "total": 5,                 // 总共查询的分片数
    "successful": 5,            // 查询成功的分片数
    "failed": 0                 // 查询失败的分片数
  },
  "hits": {
    "total": 8,                 // 本次查询的记录数
    "max_score": 1,             // 查询所有数据中的最大score
    "hits": [                   // 数据列表
      {
        "_index": "student",    // 数据所属的索引名
        "_type": "student",     // 数据所属的type
        "_id": "4",             // 数据的id值
        "_score": 1,            // 该记录的score
        "_source": {            // ES将原始数据保存到_source字段中
          "studentNo": "4",
          "name": "张飞",
          "male": "男",
          "age": "20",
          "birthday": "1989-07-30",
          "classNo": "3",
          "isLeader": "F"
        }
      },
      {
         ……                     // 其他的数据格式相同,就不列出来了
      }
    ]
  }
}

查询时,你会发现无论数据量有多大,每次最多只能查到10条数据。这是因为ES服务端默认对查询结果做了分页处理,每页默认的大小为10。如果想自己指定查询的数据,可使用from和size字段,并且按指定的字段排序。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 2,        // 从2条记录开始取
  "size": 4,        // 取4条数据
  "sort": {
    "studentNo": {  // 按studentNo字段升序
      "order": "asc"// 降序为desc
    }
  } 
}
'

注意:不要把from设得过大(超过10000),否则会导致ES服务端因频繁GC而无法正常提供服务。其实实际项目中也没有谁会翻那么多页,但是为了ES的可用性,务必要对分页查询的页码做一定的限制。

(2)term query

词语查询,如果是对未分词的字段进行查询,则表示精确查询。查找名为“诸葛亮”的学生,查询结果为学号为5的记录。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "query": {
    "term": {
      "name": "诸葛亮"
    }
  }
}
'

(3)Bool Query

Bool(布尔)查询是一种复合型查询,它可以结合多个其他的查询条件。主要有3类逻辑查询:

  • must:查询结果必须符合该查询条件(列表)。
  • should:类似于in的查询条件。如果bool查询中不包含must查询,那么should默认表示必须符合查询列表中的一个或多个查询条件。
  • must_not:查询结果必须不符合查询条件(列表)。

查找2班的班干部,查询结果为学号为5的记录。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "classNo": "2"
          }
        },
        {
          "term": {
            "isLeader": "true"
          }
        }
      ]
    }
  }
}
'

(4)Ids Query

id字段查询。查询数据id值为1和2的同学,由于id的值与studentNo相同,故查询结果为学号为1和2的学生。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "query": {
    "ids": {
      "type": "student",
      "values": [
        "1",
        "2"
      ]
    }
  }
}
'

(5)Prefix Query

前缀查询。查找姓【赵】的同学,查询结果是学号为8的赵云。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "query": {
    "prefix": {
      "name": "赵"
    }
  }
}
'

(6)Range Query

范围查询,针对date和number类型的数据。查找年龄到18~20岁的同学,查询结果是学号为3、4、5、7的记录。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": "18",     // 表示>=
        "lte": "20"      // 表示<=
      }
    }
  }
}
'

实际上,对于date类型的数据,ES中以其时间戳(长整形)的形式存放的。

(7)Terms Query

多词语查询,查找符合词语列表的数据。如果要查询的字段索引为not_analyzed类型,则terms查询非常类似于关系型数据库中的in查询。下面查找学号为1,3的学生。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "query": {
    "terms": {
      "studentNo": [
        "1",
        "3"
      ]
    }
  }
}
'

(8)Wildcard Query

通配符查询,是简化的正则表达式查询,包括下面两类通配符:

  • * 代表任意(包括0个)多个字符
  • ? 代表任意一个字符

查找名字的最后一个字是“亮”的同学,查询结果是学号为5的诸葛亮。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "name": "*亮"
    }
  }
}
'

(9)Regexp Query同学

正则表达式查询,这是最灵活的字符串类型字段查询方式。查找家住长沙市的学生,查询结果为学号为1的学生。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "query": {
    "regexp": {
      "address": ".*长沙市.*"  // 这里的.号表示任意一个字符
    }
  }
}
'

Filter查询

下面的情况下适合使用filter查询:

  • yes/no的二元查询
  • 针对精确值进行查询

filter和query的查询方式有不少是重叠的,所以本节仅仅介绍API的调用,一些通用的注意的事项就不再重复了。

(1)Term Filter

词语查询,如果是对未分词的字段进行查询,则表示精确查询。查找名为“诸葛亮”的学生,查询结果为学号为5的记录。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "filter": {               
    "term": {
      "name": "诸葛亮",
      "_cache" : true // 与query主要是这里的区别,可以设置数据缓存
    }
  }
}
'

filter查询方式都可以通过设置_cache为true来缓存数据。如果下一次恰好以相同的查询条件进行查询并且该缓存没有过期,就可以直接从缓存中读取数据,这样就大大加快的查询速度。

(2)Bool Filter

查找2班的班干部,查询结果为学号为5的记录。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "filter": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "classNo": "2"
          }
        },
        {
          "term": {
            "isLeader": "true"
          }
        }
      ]
    }
  }
}
'

(3)And Filter

And逻辑连接查询,连接1个或1个以上查询条件。它与bool查询中的must查询非常相似。实际上,and查询可以转化为对应的bool查询。查找2班的班干部,查询结果为学号为5的学生。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "filter": {
      "and": [
        {
          "term": {
            "classNo": "2"
          }
        },
        {
          "term": {
            "isLeader": "true"
          }
        }
      ]
  }
}
'

(4)Or Filter

Or连接查询,表示逻辑或。。查找2班或者是班干部的学生名单,查询结果为学号为1、2、5、8的学生。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "filter": {
      "or": [
        {
          "term": {
            "classNo": "2"
          }
        },
        {
          "term": {
            "isLeader": "true"
          }
        }
      ]
  }
}
'

(5)Exists Filter

存在查询,查询指定字段至少包含一个非null值的数据。如果字段索引为not_analyzed类型,则查询sql中的is not null查询方式。查询地址存在学生,查询结果为除了6之外的所有学生。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "filter": {
    "exists": {
      "field": "address"
    }
  }
}
'

(6)Missing Filter

缺失值查询,与Exists查询正好相反。查询地址不存在的学生,查询结果为学号为6的学生。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "filter": {
    "missing": {
      "field": "address"
    }
  }
}
'

(7)Prefix Filter

前缀查询。查找姓【赵】的同学,查询结果是学号为8的赵云。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "filter": {
    "prefix": {
      "name": "赵"
    }
  }
}
'

(8)Range Filter

范围查询,针对date和number类型的数据。查找年龄到18~20岁的同学,查询结果是学号为3、4、5、7的记录。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "filter": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": "18",
        "lte": "20"
      }
    }
  }
}
'

(9)Terms Filter

多词语查询,查找符合词语列表的数据。如果要查询的字段索引为not_analyzed类型,则terms查询非常类似于关系型数据库中的in查询。下面查找学号为1,3的学生。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "filter": {
    "terms": {
      "studentNo": [
        "1",
        "3"
      ]
    }
  }
}
'

(10)Regexp Filter

正则表达式查询,是最灵活的字符串类型字段查询方式。查找家住长沙市的学生,查询结果为学号为1的学生。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "filter": {
    "regexp": {
      "address": ".*长沙市.*"
    }
  }
}
'

Aggregations (聚合)API的使用

ES提供的聚合功能可以用来进行简单的数据分析。本文仍然以上一篇提供的数据为例来讲解。数据如下:

studentNonamemaleagebirthdayclassNoaddressisLeader
1刘备241985-02-031湖南省长沙市true
2关羽221987-08-232四川省成都市false
3糜夫人191990-06-121上海市false
4张飞201989-07-303北京市false
5诸葛亮181992-04-272江苏省南京市true
6孙尚香161994-05-213 false
7马超191991-10-201黑龙江省哈尔滨市false
8赵云231986-10-262浙江省杭州市false

本文的主要内容有:

  1. metric API的使用
  2. bucketing API的使用
  3. 两类API的嵌套使用

1. 聚合API

ES中的Aggregations API是从Facets功能基础上发展而来,官网正在进行替换计划,建议用户使用Aggregations API,而不是Facets API。ES中的聚合上可以分为下面两类:

  1. metric(度量)聚合:度量类型聚合主要针对的number类型的数据,需要ES做比较多的计算工作
  2. bucketing(桶)聚合:划分不同的“桶”,将数据分配到不同的“桶”里。非常类似sql中的group语句的含义。

metric既可以作用在整个数据集上,也可以作为bucketing的子聚合作用在每一个“桶”中的数据集上。当然,我们可以把整个数据集合看做一个大“桶”,所有的数据都分配到这个大“桶”中。

ES中的聚合API的调用格式如下:

"aggregations" : {                  // 表示聚合操作,可以使用aggs替代
    "<aggregation_name>" : {        // 聚合名,可以是任意的字符串。用做响应的key,便于快速取得正确的响应数据。
        "<aggregation_type>" : {    // 聚合类别,就是各种类型的聚合,如min等
            <aggregation_body>      // 聚合体,不同的聚合有不同的body
        }
        [,"aggregations" : { [<sub_aggregation>]+ } ]? // 嵌套的子聚合,可以有0或多个
    }
    [,"<aggregation_name_2>" : { ... } ]* // 另外的聚合,可以有0或多个
}

1.1 度量类型(metric)聚合

(1)Min Aggregation

最小值查询,作用于number类型字段上。查询2班最小的年龄值。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "query": {         // 可以先使用query查询得到需要的数据集
    "term": {
      "classNo": "2"
    }
  },
  "aggs": {
    "min_age": {
      "min": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
}
'

查询结果为:

{
  "took": 19,                     // 前面部分数据与普通的查询数据相同
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 3,
    "max_score": 1.4054651,
    "hits": [
      {
        "_index": "student",
        "_type": "student",
        "_id": "2",
        "_score": 1.4054651,
        "_source": {
          "studentNo": "2",
          "name": "关羽",
          "male": "男",
          "age": "22",
          "birthday": "1987-08-23",
          "classNo": "2",
          "isLeader": "false"
        }
      },
      {
        "_index": "student",
        "_type": "student",
        "_id": "8",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "studentNo": "8",
          "name": "赵云",
          "male": "男",
          "age": "23",
          "birthday": "1986-10-26",
          "classNo": "2",
          "isLeader": "false"
        }
      },
      {
        "_index": "student",
        "_type": "student",
        "_id": "5",
        "_score": 0.30685282,
        "_source": {
          "studentNo": "5",
          "name": "诸葛亮",
          "male": "男",
          "age": "18",
          "birthday": "1992-04-27",
          "classNo": "2",
          "isLeader": "true"
        }
      }
    ]
  },
  "aggregations": {                    // 聚合结果
    "min_age": {                       // 前面输入的聚合名
      "value": 18,                     // 聚合后的数据
      "value_as_string": "18.0"
    }
  }
}

上面的聚合查询有两个要注意的点:

  1. 可以通过query先过滤数据
  2. 返回的结果会包含聚合操作所作用的数据全集

有时候我们对作用的数据全集并不太敢兴趣,我们仅仅需要最终的聚合结果。可以通过查询类型(search_type)参数来实现这个需求。下面查询出来的数据量会大大减少,ES内部也会在查询时减少一些耗时的步骤,所以查询效率会提高。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d     // 注意这里的search_type=count
'
{
  "query": {             // 可以先使用query查询得到需要的数据集
    "term": {
      "classNo": "2"
    }
  },
  "aggs": {
    "min_age": {
      "min": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
}
'

本次的查询结果为:

{
...

"aggregations": {                    // 聚合结果
    "min_age": {                       // 前面输入的聚合名
      "value": 18,                     // 聚合后的数据
      "value_as_string": "18.0"
    }
  }
}

(2)Max Aggregation

最大值查询。下面查询2班最大的年龄值,查询结果为23。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d 
'
{
  "query": {
    "term": {
      "classNo": "2"
    }
  },
  "aggs": {
    "max_age": {
      "max": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
}
'

(3)Sum Aggregation

数值求和。下面统计查询2班的年龄总和,查询结果为63。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d 
'
{
  "query": {
    "term": {
      "classNo": "2"
    }
  },
  "aggs": {
    "sum_age": {
      "sum": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
}
'

(4)Avg Aggregation

计算平均值。下面计算查询2班的年龄平均值,结果为21。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d 
'
{
  "query": {
    "term": {
      "classNo": "2"
    }
  },
  "aggs": {
    "avg_age": {
      "avg": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
}
'

(5)Stats Aggregation

统计查询,一次性统计出某个字段上的常用统计值。下面对整个学校的学生进行简单地统计。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d 
'
{
  "aggs": {
    "stats_age": {
      "stats": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
}
'

查询结果为:

{
  ...                     // 次要数据省略

  "aggregations": {
    "stats_age": {
      "count": 8,        // 含有年龄数据的学生计数
      "min": 16,         // 年龄最小值
      "max": 24,         // 年龄最大值
      "avg": 20.125,     // 年龄平均值
      "sum": 161,        // 年龄总和
      "min_as_string": "16.0",
      "max_as_string": "24.0",
      "avg_as_string": "20.125",
      "sum_as_string": "161.0"
    }
  }
}

(6)Top hits Aggregation

取符合条件的前n条数据记录。下面查询全校年龄排在前2位的学生,仅需返回学生姓名和年龄。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d 
{
  "aggs": {
    "top_age": {
      "top_hits": {
        "sort": [               // 排序
          {
            "age": {            // 按年龄降序
              "order": "desc"
            }
          }
        ],
        "_source": {
          "include": [           // 指定返回字段
            "name",
            "age"
          ]
        },
        "size": 2                 // 取前2条数据
      }
    }
  }
}

返回结果为:

{
  ...

  "aggregations": {
    "top_age": {
      "hits": {
        "total": 9,
        "max_score": null,
        "hits": [
          {
            "_index": "student",
            "_type": "student",
            "_id": "1",
            "_score": null,
            "_source": {
              "name": "刘备",
              "age": "24"
            },
            "sort": [
              24
            ]
          },
          {
            "_index": "student",
            "_type": "student",
            "_id": "8",
            "_score": null,
            "_source": {
              "name": "赵云",
              "age": "23"
            },
            "sort": [
              23
            ]
          }
        ]
      }
    }
  }
}

1.2 桶类型(bucketing)聚合

(1)Terms Aggregation

按照指定的1或多个字段将数据划分成若干个小的区间,计算落在每一个区间上记录数量,并按指定顺序进行排序。下面统计每个班的学生数,并按学生数从大到小排序,取学生数靠前的2个班级。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d 
'
{
  "aggs": {
    "terms_classNo": {
      "terms": {
        "field": "classNo",            // 按照班号进行分组
        "order": {                     // 按学生数从大到小排序
          "_count": "desc"
        },
        "size": 2                      // 取前两名
      }
    }
  }
}
'

值得注意的,取得的前2名的学生数实际上是一个近似值,ES的实现方式参见这里。如果想要取得精确值,可以不指定size值,使其进行一次全排序,然后在程序中自行去取前2条记录。当然,这样做会使得ES做大量的排序运算工作,效率比较差。

(2)Range Aggregation

自定义区间范围的聚合,我们可以自己手动地划分区间,ES会根据划分出来的区间将数据分配不同的区间上去。下面将全校学生按照年龄划分为5个区间段:16岁以下、16~18、19~21、22~24、24岁以上,要求统计每一个年龄段内的学生数。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d 
'
{
  "aggs": {
    "range_age": {
      "range": {
        "field": "age",
        "ranges": [
          {
            "to": 15
          },
          {
            "from": "16",
            "to": "18"
          },
          {
            "from": "19",
            "to": "21"
          },

          {
            "from": "22",
            "to": "24"
          },
          {
            "from": "25"
          }
        ]
      }
    }
  }
}
'

(3)Date Range Aggregation

时间区间聚合专门针对date类型的字段,它与Range Aggregation的主要区别是其可以使用时间运算表达式。主要包括+(加法)运算、-(减法)运算和/(四舍五入)运算,每种运算都可以作用在不同的时间域上面,下面是一些时间运算表达式示例。

  • now+10y:表示从现在开始的第10年。
  • now+10M:表示从现在开始的第10个月。
  • 1990-01-10||+20y:表示从1990-01-01开始后的第20年,即2010-01-01。
  • now/y:表示在年位上做舍入运算。今天是2015-09-06,则这个表达式计算结果为:2015-01-01。说好的rounding运算呢?结果是做的flooring运算,不知道为啥,估计是我理解错了-_-!!

下面查询25年前及更早出生的学生数。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d 
'
{
  "aggs": {
    "range_age": {
      "date_range": {
        "field": "birthday",
        "ranges": [
          {
            "to": "now-25y"
          }
        ]
      }
    }
  }
}
'

(4)Histogram Aggregation

直方图聚合,它将某个number类型字段等分成n份,统计落在每一个区间内的记录数。它与前面介绍的Range聚合非常像,只不过Range可以任意划分区间,而Histogram做等间距划分。既然是等间距划分,那么参数里面必然有距离参数,就是interval参数。下面按学生年龄统计各个年龄段内的学生数量,分隔距离为2岁。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d 
'
{
  "aggs": {
    "histogram_age": {
      "histogram": {
        "field": "age",
        "interval": 2,               // 距离为2
        "min_doc_count": 1           // 只返回记录数量大于等于1的区间
      }
    }
  }
}
'

(5)Date Histogram Aggregation

时间直方图聚合,专门对时间类型的字段做直方图聚合。这种需求是比较常用见得的,我们在统计时,通常就会按照固定的时间断(1个月或1年等)来做统计。下面统计学校中同一年出生的学生数。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d 
'
{
  "aggs": {
    "data_histogram_birthday": {
      "date_histogram": {
        "field": "birthday",
        "interval": "year",              // 按年统计
        "format": "yyyy"                 // 返回结果的key的格式
      }
    }
  }
}
'

返回结果如下,可以看到由于上面的”format”: “yyyy”,所以返回的key_as_string只返回年的信息。

{
  "buckets": [
    {
      "key_as_string": "1985",
      "key": 473385600000,
      "doc_count": 1
    },
    {
      "key_as_string": "1986",
      "key": 504921600000,
      "doc_count": 1
    },
    {
      "key_as_string": "1987",
      "key": 536457600000,
      "doc_count": 1
    },
    {
      "key_as_string": "1989",
      "key": 599616000000,
      "doc_count": 1
    },
    {
      "key_as_string": "1990",
      "key": 631152000000,
      "doc_count": 1
    },
    {
      "key_as_string": "1991",
      "key": 662688000000,
      "doc_count": 1
    },
    {
      "key_as_string": "1992",
      "key": 694224000000,
      "doc_count": 1
    },
    {
      "key_as_string": "1994",
      "key": 757382400000,
      "doc_count": 1
    }
  ]
}

(6)Missing Aggregation

值缺损聚合,它是一类单桶聚合,也就是最终只会产生一个“桶”。下面统计学生信息中地址栏缺损的记录数量。由于只有学号为6的孙尚香的地址缺损,所以统计值为1。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d 
'
{
  "aggs": {
    "missing_address": {
      "missing": {
        "field": "address"
      }
    }
  }
}
'

1.3 嵌套使用

前面已经说过,聚合操作是可以嵌套使用的。通过嵌套,可以使得metric类型的聚合操作作用在每一“桶”上。我们可以使用ES的嵌套聚合操作来完成稍微复杂一点的统计功能。下面统计每一个班里最大的年龄值。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
  "aggs": {
    "missing_address": {
      "terms": {
        "field": "classNo"
      },
      "aggs": {                 // 在这里嵌套新的子聚合
        "max_age": {
          "max": {              // 使用max聚合
            "field": "age"
          }
        }
      }
    }
  }
}
'

返回结果如下:

{
  "buckets": [
    {
      "key": "1",               // key是班级号
      "doc_count": 3,           // 每个班级内的人数
      "max_age": {              // 这里是我们指定的子聚合名
        "value": 24,            // 每班的年龄值
        "value_as_string": "24.0"
      }
    },
    {
      "key": "2",
      "doc_count": 3,
      "max_age": {
        "value": 23,
        "value_as_string": "23.0"
      }
    },
    {
      "key": "3",
      "doc_count": 1,
      "max_age": {
        "value": 20,
        "value_as_string": "20.0"
      }
    },
    {
      "key": "4",
      "doc_count": 1,
      "max_age": {
        "value": 16,
        "value_as_string": "16.0"
      }
    }
  ]
}

原文来源: https://www.cnblogs.com/sunsky303/p/9443013.html

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