elasticsearch聚合之bucket terms聚合

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1. 背景

此处简单记录一下bucket聚合下的terms聚合。记录一下terms聚合的各种用法，以及各种注意事项，防止以后忘记。

2. 前置条件

2.1 创建索引

PUT /index_person
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": {
        "type": "long"
      },
      "name": {
        "type": "keyword"
      },
      "sex": {
        "type": "keyword"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      },
      "province": {
        "type": "keyword"
      },
      "address": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      }
    }
  }
}

2.2 准备数据

PUT /_bulk
{"create":{"_index":"index_person","_id":1}}
{"id":1,"name":"张三","sex":"男","age":20,"province":"湖北","address":"湖北省黄冈市罗田县匡河镇"}
{"create":{"_index":"index_person","_id":2}}
{"id":2,"name":"李四","sex":"男","age":19,"province":"江苏","address":"江苏省南京市"}
{"create":{"_index":"index_person","_id":3}}
{"id":3,"name":"王武","sex":"女","age":25,"province":"湖北","address":"湖北省武汉市江汉区"}
{"create":{"_index":"index_person","_id":4}}
{"id":4,"name":"赵六","sex":"女","age":30,"province":"北京","address":"北京市东城区"}
{"create":{"_index":"index_person","_id":5}}
{"id":5,"name":"钱七","sex":"女","age":16,"province":"北京","address":"北京市西城区"}
{"create":{"_index":"index_person","_id":6}}
{"id":6,"name":"王八","sex":"女","age":45,"province":"北京","address":"北京市朝阳区"}

3. 各种聚合

3.1 统计人数最多的2个省

3.1.1 dsl

GET /index_person/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "agg_sex": { 
      "terms": { 
        "field": "province",
        "size": 2
      }
    }
  }
}

3.1.2 运行结果

运行结果

3.2 统计人数最少的2个省

3.2.1 dsl

GET /index_person/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "agg_sex": { 
      "terms": { 
        "field": "province",
        "size": 2,
        "order": {
          "_count": "asc"
        }
      }
    }
  }
}

注意： 不推荐使用 _count:asc来统计，会导致统计结果不准，看下方的总结章节。

3.2.2 运行结果

运行结果

3.3 根据字段值排序-根据年龄聚合，返回年龄最小的2个聚合

3.3.1 dsl

GET /index_person/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "agg_sex": { 
      "terms": { 
        "field": "age",
        "size": 2,
        "order": {
          "_key": "asc"
        }
      }
    }
  }
}

注意： 这种根据字段值来排序，聚合的结果是正确的。

3.3.2 运行结果

运行结果

3.4 子聚合排序-先根据省聚合，然后根据每个聚合后的最小年龄排序

3.4.1 dsl

GET /index_person/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "agg_sex": { 
      "terms": { 
        "field": "province",
        "order": {
          "min_age": "asc"
        }
      },
      "aggs": {
        "min_age": {
          "min": {
            "field": "age"
          }
        }
      }
    }
  }
}

GET /index_person/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "agg_sex": { 
      "terms": { 
        "field": "province",
        "order": {
          "min_age.min": "asc"
        }
      },
      "aggs": {
        "min_age": {
          "stats": {
            "field": "age"
          }
        }
      }
    }
  }
}

注意： 子聚合排序一般也是不准的，但是如果是根据子聚合的最大值倒序和最小值升序又是准的。

3.4.2 运行结果

运行结果

3.5 脚本聚合-根据省聚合，如果地址中有黄冈市则需要出现黄冈市

3.5.1 dsl

GET /index_person/_search
{
  "size": 0, 
  
  "runtime_mappings": {
    "province_sex": {
      "type": "keyword",
      "script": """
          String province = doc['province'].value;
          String address = doc['address.keyword'].value;
          if(address.contains('黄冈市')){
            emit('黄冈市');
          }else{
            emit(province);
          }
      """
    }
  }, 
  
  "aggs": {
    "agg_sex": { 
      "terms": { 
        "field": "province_sex"
      }
    }
  }
}

注意事项

3.5.2 运行结果

运行结果

3.6 filter-以省分组，并且只包含北的省，但是需要排除湖北省

3.6.1 dsl

GET /index_person/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "agg_province": { 
      "terms": { 
        "field": "province",
        "include": ".*北.*",
        "exclude": ["湖北"]
      }
    }
  }
}

注意： 当是字符串时，可以写正则表达式，当是数组时，需要写具体的值。

3.6.2 运行结果

运行结果

3.7 多term聚合-根据省和性别聚合，然后根据最大年龄倒序

3.7.1 dsl

GET /index_person/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "genres_and_products": {
      "multi_terms": {
        "size": 10,
        "shard_size": 25,
        "order":{
          "max_age": "desc"    
        },
        "terms": [
          {
            "field": "province",
            "missing": "defaultProvince"
          },
          {
            "field": "sex"
          }
        ]
      },
      "aggs": {
        "max_age": {
          "max": {
            "field": "age"
          }
        }
      }
    }
  }
}

注意： terms聚合默认不支持多字段聚合，需要借助别的方式。此处使用multi terms来实现多字段聚合。

3.7.2 运行结果

运行结果

3.8 missing value 处理

missing value 处理

3.9 多个聚合-同时返回根据省聚合和根据性别聚合

3.9.1 dsl

GET /index_person/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "agg_province": {
      "terms": {
        "field": "province"
      }
    },
    "agg_sex":{
      "terms": {
        "field": "sex",
        "size": 10
      }
    }
  }
}

3.9.2 运行结果

运行结果

4. 总结

4.1 可以聚合的字段

一般情况下，只有如下几种字段类型可以进行聚合操作 keyword,numeric,ip,boolean和binary类型的字段。text类型的字段默认情况下是不可以进行聚合的，如果需要聚合，需要开启fielddata。
可以聚合的字段

4.2 如果我们想返回所有的聚合Term结果

如果我们只想返回100或1000个唯一结果，可以增大size参数的值。但是如果我们想返回所有的，那么推荐使用 composite aggregation
如果我们想返回所有的聚合Term结果

4.3 聚合数据不准

我们通过terms聚合到的结果是一个大概的结果，不一定是完全正确的。
为什么？.
举个例子： 如果我们的集群有3个分片，此处我们想返回值最高的5个统计。即size=5，假设先不考虑shard_size参数，那么此时每个节点会返回值最高的5个统计，然后再次聚合，返回，返回最终值最高的5个。这个貌似没什么问题，但是因为我们的数据是分布es的各个节点上的，可能某个统计项(北京市的用户数)，在A节点是是排名前5，但是在B节点上不是排名前5，那么最终的统计结果是否是就会漏统计了。

如何解决：
我们可以让es在每个节点上多返回几个结果，比如：我们的size=5，那么我们每个节点就返回 size * 1.5 + 10 个结果，那么误差相应的就会减少。 而这个size * 1.5 + 10就是shard_size的值，当然我们也可以手动指定，但一般需要比size的值大。

聚合数据不准

4.4 排序注意事项

4.4.1 _count 排序

默认情况下，使用的是 _count 倒序的，但是我们可以指定成升序，但是这是不推荐的，会导致错误结果。如果我们想要升序，可以使用 rare_terms聚合。
_count排序注意事项

4.4.2 字段值排序

使用字段值排序，不管是正序还是倒序，结果是准确的。
字段值排序

4.4.3 子聚合排序

子聚合排序

4.5 多term聚合

多term聚合

5、源码地址

//gitee.com/huan1993/spring-cloud-parent/blob/master/es/es8-api/src/main/java/com/huan/es8/aggregations/bucket/TermsAggs.java

6. 参考链接

  1. //www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-bucket-terms-aggregation.html
  2. //www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-bucket-multi-terms-aggregation.html
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