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7-elasticsearch分析不等于group by
分析编辑
终于到了最后一个业务需求:支持管理者对雇员目录做分析。 Elasticsearch 有一个功能叫聚合(aggregations),允许我们基于数据生成一些精细的分析结果。聚合与 SQL 中的 GROUP BY 类似但更强大。
举个例子,挖掘出雇员中最受欢迎的兴趣爱好:
[Shell] 纯文本查看 复制代码 GET /megacorp/employee/_search
{
"aggs": {
"all_interests": {
"terms": { "field": "interests" }
}
}
}
暂时忽略掉语法,直接看看结果:
[Shell] 纯文本查看 复制代码 {
...
"hits": { ... },
"aggregations": {
"all_interests": {
"buckets": [
{
"key": "music",
"doc_count": 2
},
{
"key": "forestry",
"doc_count": 1
},
{
"key": "sports",
"doc_count": 1
}
]
}
}
}
可以看到,两位员工对音乐感兴趣,一位对林地感兴趣,一位对运动感兴趣。这些聚合并非预先统计,而是从匹配当前查询的文档中即时生成。如果想知道叫 Smith 的雇员中最受欢迎的兴趣爱好,可以直接添加适当的查询来组合查询:
[Shell] 纯文本查看 复制代码 GET /megacorp/employee/_search
{
"query": {
"match": {
"last_name": "smith"
}
},
"aggs": {
"all_interests": {
"terms": {
"field": "interests"
}
}
}
}
all_interests 聚合已经变为只包含匹配查询的文档:
[Shell] 纯文本查看 复制代码 ...
"all_interests": {
"buckets": [
{
"key": "music",
"doc_count": 2
},
{
"key": "sports",
"doc_count": 1
}
]
}
聚合还支持分级汇总 。比如,查询特定兴趣爱好员工的平均年龄:
[Shell] 纯文本查看 复制代码 GET /megacorp/employee/_search
{
"aggs" : {
"all_interests" : {
"terms" : { "field" : "interests" },
"aggs" : {
"avg_age" : {
"avg" : { "field" : "age" }
}
}
}
}
}
[Shell] 纯文本查看 复制代码 得到的聚合结果有点儿复杂,但理解起来还是很简单的:
[Shell] 纯文本查看 复制代码 ...
"all_interests": {
"buckets": [
{
"key": "music",
"doc_count": 2,
"avg_age": {
"value": 28.5
}
},
{
"key": "forestry",
"doc_count": 1,
"avg_age": {
"value": 35
}
},
{
"key": "sports",
"doc_count": 1,
"avg_age": {
"value": 25
}
}
]
}
输出基本是第一次聚合的加强版。依然有一个兴趣及数量的列表,只不过每个兴趣都有了一个附加的 avg_age 属性,代表有这个兴趣爱好的所有员工的平均年龄。
即使现在不太理解这些语法也没有关系,依然很容易了解到复杂聚合及分组通过 Elasticsearch 特性实现得很完美。可提取的数据类型毫无限制。
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