es筆記六之聚合操作之指標聚合

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本文首發於公眾號：Hunter後端
原文鏈接：es筆記六之聚合操作之指標聚合

聚合操作，在 es 中的聚合可以分為大概四種聚合：

bucketing(桶聚合)
mertic(指標聚合)
matrix(矩陣聚合)
pipeline(管道聚合)

bucket
類似於分類分組，按照某個 key 將符合條件的數據都放到該類別的組中

mertic
計算一組文檔的相關值，比如最大，最小值

matrix
根據多個 key 從文檔中提取值生成矩陣，這個操作不支持腳本（script）

pipeline
將其他聚合的結果再次聚合輸出

聚合是支持套娃（嵌套）操作的，你可以在聚合的結果上接著進行聚合操作，es 是不限制聚合的深度的。

本篇筆記目錄如下：

指標聚合的基本結構
平均值聚合
去重統計
聚合統計彙總
最大值、最小值聚合
百分位統計
百分位排名
字元串統計聚合
sum 統計總和操作
count 統計總數操作
top hit 操作

1、指標聚合的基本結構

指標聚合操作的基本結構大致如下：

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "aggregation_name": {
      "agg_name": {
        "field": "field_name"
      }
    }
  }
}

其中，aggregation_name 為聚合返回結果的名稱，由我們自己定義，agg_name 為聚合的參數，比如最大值最小值，平均值等，這個我們在下麵介紹。

指標聚合

指標聚合是從文檔中提取欄位值出來進行計算得出結果，比如最大最小平均值等。

接下來將詳細介紹各種指標聚合操作。

2、平均值聚合

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "avg_balance": {
      "avg": {
        "field": "balance"
      }
    }
  }
}

其中，最外層的 aggs 表示是聚合操作，avg_balance 是聚合的名稱，avg 則表示是平均值聚合，裡面的 field 表示聚合的欄位是 balance 欄位

在這裡，如果不添加 size=0，除了會返回我們的聚合結果，還會返回聚合的源數據。

這個操作我們返回的結果如下：

{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1000,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "avg_balance" : {
      "value" : 25714.837
    }
  }
}

我們聚合的結果在 aggregations 這個 key 下。

腳本執行

腳本執行的方式如下：

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "avg_balance": {
      "avg": {
        "script": {"source": "doc.balance.value"}
      }
    }
  }
}

對結果處理

假設，我們需要對這個平均值結果進行處理，比如我們計算出來的這個值是 2000，我們想要對這個值進行修正，比如乘以 1.2。

當然，這個乘的操作我們可以獲取數據之後在系統里進行操作，如果是直接在 es 的處理中，我們可以如下實現：

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "avg_corrected_balance": {
      "avg": {
        "field": "balance", 
        "script": {
          "lang": "painless",
          "source": "_value * params.correction",
          "params": {"correction": 1.2}
          
        }
      }
    },
    "avg_balance": {
      "avg": {
        "script": {"source": "doc.balance.value"}
      }
    }
  }
}

在上面的語句中，我們新增了一個 params 欄位，定義了一個 correction 的值，然後返回的結果乘以了這個值。

在這裡，我額外加了一個 avg_balance，是直接用的平均值聚合結果，主要是用來對比這兩個結果。

缺失值補充

有一些情況，我們在導入數據的時候，可能某條數據的某個欄位是沒有值的，預設情況下他們是會被忽略的，不計入計算的，但是如果想要為其加一個預設值也是可以實現的，這裡我們用到 missing 這個參數來定義：

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "avg_balance": {
      "avg": {
        "field": "balance",
        "missing": 0
      }
    }
  }
}

3、去重統計

是對某個欄位進行去重後統計總數，操作如下：

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "age_count": {
      "cardinality": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
}

需要註意的是，這個統計對於 text 欄位屬性是不生效的

4、聚合統計彙總

有一個聚合統計彙總的參數 stats，可以將一般的聚合值進行彙總後返回，比如總數，最大值，最小值等，使用如下：

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "age_stats": {
      "stats": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
}

可以看到返回的值如下：

{
 ...
 "aggregations" : {
    "age_stats" : {
      "count" : 1000,
      "min" : 20.0,
      "max" : 40.0,
      "avg" : 30.171,
      "sum" : 30171.0
    }
  }
}

如果還想獲得方差，標準差等數據，可以使用這個參數的擴展版 extended_stats，替換聚合的參數 stats 即可。

5、最大值、最小值聚合

最大值最小值的關鍵字是 max 和 min，使用示例如下：

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "max_age": {
      "max": {"field": "age"}
    },
    "min_age": {
      "min": {"field": "age"}
    }
  }
}

使用腳本的方式來實現：

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "max_age": {
      "max": {"script": {"source": "doc.age.value"}}
    }
  }
}

6、百分位統計

使用 es 進行百分位的統計，用到的關鍵字是 percentiles

使用示例如下：

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "age_percentiles": {
      "percentiles": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
}

會輸出 [1, 5, 25, 75, 95, 99] 的統計數：

{
  ...
  "aggregations" : {
    "age_percentiles" : {
      "values" : {
        "1.0" : 20.0,
        "5.0" : 21.0,
        "25.0" : 25.0,
        "50.0" : 30.8,
        "75.0" : 35.0,
        "95.0" : 39.0,
        "99.0" : 40.0
      }
    }
  }
}

我們也可以指定統計的百分位的數列表，比如我們只想知道 [75, 98, 99, 99.9] 的數據：

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "age_percentiles": {
      "percentiles": {
        "field": "age",
        "percents": [75, 98, 99, 99.9]
      }
    }
  }
}

我們直接使用是返回的百分位-數據的格式，我們也可以使用 {'key': xx, 'value': xx} 來返回一個列表，加上一個參數 keyed=false 即可

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "age_percentiles": {
      "percentiles": {
        "field": "age",
        "keyed": false
      }
    }
  }
}

返回的結果示例如下：

    "age_percentiles" : {
      "values" : [
         ...
        {
          "key" : 75.0,
          "value" : 35.0
        },
        {
          "key" : 95.0,
          "value" : 39.0
        },
        {
          "key" : 99.0,
          "value" : 40.0
        }
      ]
    }
  }
}

7、百分位排名

這個是和前面的百分位統計相反的操作。

前面是根據百分位獲取該百分位值，這個參數的作用是根據數據獲取在系統中的百分位，使用示例如下：

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "age_ranks": {
      "percentile_ranks": {
        "field": "age",
        "values": [
          30,
          35,
          40
        ]
      }
    }
  }
}

8、字元串統計聚合

對於字元串類型的數據，有一個專門的參數來獲取相應的聚合統計值，為 string_stats

對 lastname 欄位的統計示例如下：

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "last_name_stats": {
      "string_stats": {"field": "lastname.keyword"}
    }
  }
}

需要註意，如果我們需要進行統計的欄位如果是 text 欄位，那麼就需要加上 .keyword 來進行統計，如果是欄位屬性是 keyword，就不需要這樣處理。

經過統計返回的數據如下：

  ... 
  "aggregations" : {
    "last_name_stats" : {
      "count" : 1000,
      "min_length" : 2,
      "max_length" : 11,
      "avg_length" : 6.122,
      "entropy" : 4.726472133462717
    }
  }
}

以上信息包括數據總數，lastname 欄位最長和最短長度，平均長度和熵值

9、sum 統計總和操作

比如我們需要對 bank 這個資料庫的 age 欄位進行 sum 的操作，可以如下操作：

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "age_sum": {
      "sum": {"field": "age"}
    }
  }
}

在前面的每一個聚合操作里，都可以進行 query 的條件篩選，比如獲取 age=21 的數據的 sum 值：

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "query": {"match": {"age": "21"}}, 
  "aggs": {
    "age_sum": {
      "sum": {"field": "age"}
    }
  }
}

10、count 統計總數操作

count 是統計總數，使用示例如下：

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "age_count": {
      "value_count": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
}

11、top hit 操作

top hit 操作是根據條件返回符合條件的前幾條數據，通過 size 控制返回的數量。

我們先來看下下麵的這個操作：

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "top_ages": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 30
      }
    }
  }
}

這個操作其實就是一個桶聚合，它會在下一篇筆記中介紹，這裡我們直接用一下，它返回欄位為 age，以及它在文檔中的數量：

  ...
  "aggregations" : {
    "top_ages" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : 31,
          "doc_count" : 61
        },
        {
          "key" : 39,
          "doc_count" : 60
        },
        {
          "key" : 26,
          "doc_count" : 59
        },
        ...

top_hits 的操作是在第一個 aggs 聚合操作條件下，進行再次聚合。

比如我們想要獲取各個 age 的數據中，按照 balance 欄位進行倒序排序的前三個，我們可以如下操作：

GET /bank/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "top_ages": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 30
      },
      "aggs": {
        "top_balance_hits": {
          "top_hits": {
            "size": 3,
            "sort": [{"balance": {"order": "desc"}}]
          }
        }
      }
    }
  }
}

然後在第一次聚合返回的結果中，就會多一個 top_balance_hits 欄位，也就是我們在查詢操作中指定的，其下會有三條按照 balance 欄位倒序返回的數據：

  ...
  "aggregations" : {
    "top_ages" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : 31,
          "doc_count" : 61,
          "top_balance_hits" : {
            "hits" : {
              "total" : {
                "value" : 61,
                "relation" : "eq"
              },
              "max_score" : null,
              "hits" : [
                ...
              ]
        },
        {
          "key" : 39,
          "doc_count" : 60,
          ...
        },
        {
          "key" : 26,
          "doc_count" : 59,
          ...
        },
        ...

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