es7怎么像mysql一样使用聚合查询

在 Elasticsearch 7 及更高版本中，聚合查询功能得到了进一步增强，使其能够像 MySQL 中的 GROUP BY 语句一样对数据进行分组和聚合。通过使用聚合查询，我们可以对大量数据执行复杂的分析操作，并提取有意义的信息。

聚合管道

ES7 中的聚合查询是通过聚合管道来实现的。管道是一个包含一组聚合阶段的有序序列，每个阶段执行特定的聚合操作。这些阶段可以按顺序链接在一起，形成一个数据处理流。

常用聚合

ES7 中提供了广泛的聚合，包括：

• Terms aggregation：根据指定字段对文档进行分组，并计算每个组的文档计数。
• Avg aggregation：计算指定字段的平均值。
• Max aggregation：找出指定字段的最大值。
• Min aggregation：找出指定字段的最小值。
• Sum aggregation：计算指定字段的总和。

聚合示例

让我们通过一个示例了解如何在 ES7 中使用聚合查询。假设我们有一个包含书籍数据的索引，其中包括标题、作者和价格字段。

为了找出每位作者出版的书籍数量，我们可以使用以下聚合管道：


{
"size": 0,
"aggs": {
"author_count": {
"terms": {
"field": "author"
}
}
}
}


此管道使用 terms 聚合根据 author 字段对文档进行分组，并计算每个组的文档计数。结果将是一个包含每位作者及其出版书籍数量的列表。

高级聚合

除了基本聚合之外，ES7 还提供了一系列高级聚合，用于更高级的分析。这些聚合包括：

• Bucket aggregation：创建子聚合桶，以便对分组数据进行进一步聚合。
• Metric aggregation：计算度量值，例如平均值、总和和百分比。
• Geo aggregation：对地理数据进行聚合，例如计算给定区域内的文档数量。

与 MySQL GROUP BY 的相似性

ES7 中的聚合查询与 MySQL 中的 GROUP BY 语句非常相似。它们都可以对数据进行分组并对每个组执行聚合操作。然而，ES7 的聚合查询更加灵活，它允许使用不同的聚合类型、嵌套聚合和地理聚合。

性能优化

在处理海量数据时，聚合查询的性能优化至关重要。以下是一些优化技巧：

• 使用适当的字段映射：确保将聚合字段映射为适当的数据类型（如数字、日期或字符串）。
• 使用 cardinality：了解字段的基数（不同值的数量）有助于优化聚合查询。
• 利用缓存：缓存常见的聚合查询结果可以显着提高查询性能。

通过有效地使用聚合查询，你可以在 ES7 中从大量数据中提取有价值的见解，从而为你的应用程序和分析提供支持。

作为一名开发人员，我发现使用 Elasticsearch 7（简称 es7）进行聚合查询非常重要。它使我能够从海量数据中提取有意义的见解，从而做出更明智的决策。而且，es7 的聚合查询语法与 MySQL 中常用的语法非常相似，这让我很容易上手。

聚合查询基础

聚合查询允许你将数据分组并对每个组执行计算，例如求和、求平均值或计数。在 es7 中，你可以使用 aggs 子句来定义聚合。它可以嵌套在 query 子句内，这样你就可以在查询特定文档的同时对它们进行聚合。

聚合类型

es7 提供了多种聚合类型，包括：

• bucket 聚合： 将文档分配到指定范围或类别中。常见的 bucket 聚合包括 terms（按字段分组）和 range（按范围分组）。
• 度量聚合： 计算单个值，例如 avg（平均值）、sum（求和）和 max（最大值）。

语法示例

以下是一个使用 es7 进行聚合查询的示例语法：


GET /my-index/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"aggs": {
"total_sales": {
"sum": {
"field": "sales"
}
},
"average_sales_per_category": {
"avg": {
"field": "sales"
},
"aggs": {
"category": {
"terms": {
"field": "category"
}
}
}
}
}
}


此查询将返回以下聚合结果：

• total_sales：所有文档的销售额总和。
• average_sales_per_category：按类别分组的平均销售额。

类似 MySQL 的语法

es7 的聚合查询语法与 MySQL 中的 GROUP BY 和聚合函数非常相似。例如，以下 MySQL 查询：

sql
SELECT category, SUM(sales) AS total_sales
FROM my_table
GROUP BY category;


可以转换为以下 es7 聚合查询：


GET /my-index/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"aggs": {
"total_sales": {
"sum": {
"field": "sales"
}
},
"category": {
"terms": {
"field": "category"
}
}
}
}


嵌套聚合

与 MySQL 中的子查询类似，es7 支持嵌套聚合。这使你可以在一个聚合的结果之上执行另一个聚合。例如，以下查询会计算每个类别的平均销售额，然后按地区分组这些平均值：


GET /my-index/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"aggs": {
"average_sales_per_category": {
"avg": {
"field": "sales"
},
"aggs": {
"category": {
"terms": {
"field": "category"
}
}
}
},
"region": {
"terms": {
"field": "region"
},
"aggs": {
"average_sales_per_category_in_region": {
"avg": {
"script": "params.average_sales_per_category"
}
}
}
}
}
}


结论

使用 es7 进行聚合查询就像在 MySQL 中一样简单。它的语法相似，而且它提供了广泛的聚合类型和嵌套功能。通过熟练掌握 es7 的聚合查询功能，你可以从大量数据中提取有价值的见解，并做出更明智的决策。

掌握聚合查询是充分利用Elasticsearch (ES)的强大功能的关键。ES7引入了更直观的语法，使我们能够像在MySQL中一样轻松地执行聚合查询。

ES7聚合查询与MySQL聚合查询的对比

MySQL使用GROUP BY和聚合函数(如SUM())来执行聚合查询。ES7采用类似的方法，使用aggs管道和聚合器(如sum_bucket)来实现相同的功能。

ES7聚合查询语法

以最简单的聚合查询——求和为例:


GET /my_index/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"total_sales": {
"sum_bucket": {
"buckets_path": "sales"
}
}
}
}


该查询将聚合所有文档中的sales字段并返回总和。

高级聚合查询

分组聚合:

在MySQL中，我们可以通过嵌套GROUP BY子句来执行分组聚合。ES7提供了nested聚合器来实现这一功能:


GET /my_index/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_category": {
"terms": {
"field": "category"
},
"aggs": {
"total_sales": {
"sum_bucket": {
"buckets_path": "sales"
}
}
}
}
}
}


此查询将文档按category分组，然后计算每个组的sales总和。

多层次聚合:

使用MySQL时，我们可以通过多次使用GROUP BY来执行多层次聚合。ES7提供了composite聚合器，它允许我们在一个聚合管道中定义多个聚合级别:


GET /my_index/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_category_and_state": {
"composite": {
"sources": [
{ "field": "category" },
{ "field": "state" }
]
},
"aggs": {
"total_sales": {
"sum_bucket": {
"buckets_path": "sales"
}
}
}
}
}
}


此查询将文档按category和state分组，并计算每个组的sales总和。

其他高级功能

桶选择:

ES7允许我们使用filter和terms聚合器来过滤或选择特定的桶。例如:


GET /my_index/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"top_categories": {
"terms": {
"field": "category",
"size": 5
}
}
}
}


此查询将仅返回前5个按category分组的桶。

度量桶:

我们可以使用metric聚合器来计算每个桶的度量，例如平均值、最大值或最小值:


GET /my_index/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"average_sales": {
"terms": {
"field": "category"
},
"aggs": {
"avg_sales": {
"avg_bucket": {
"buckets_path": "sales"
}
}
}
}
}
}


此查询将计算每个category组的平均sales值。

性能优化

ES7还提供了优化聚合查询性能的功能，例如:

• 桶预计算: 可以在索引时预计算桶，以提高查询速度。
• 聚合缓存: 允许缓存聚合结果，以便 subsequent 查询可以重复使用。

通过利用这些优化，我们可以提高聚合查询的性能，使我们能够快速有效地从大量数据中提取洞察力。

总之，ES7的聚合查询语法直观且功能强大，使我们能够像在MySQL中一样轻松地执行聚合。掌握高级功能，例如分组聚合、多层次聚合和度量桶，可以帮助我们应对复杂的数据分析场景。通过优化性能，我们可以确保聚合查询的快速响应时间，即使在处理大量数据时也是如此。