ElasticSearch学习笔记(二)——对聚合的简单理解

    测试数据请看上一篇博客“笔记(一)”

    聚合的格式一般为

{
	"aggs":{
		"my_agg_name":{
			...
		}
	}
}
           

    1.若是

{
	"aggs":{
		"my_agg_name":{
			"terms":{
				"field":"city"
			}
		}
	}
}
           

    相当于

SELECT city,COUNT(*) FROM table GROUP BY city; #分组聚合，会返回buckets
           

    2.若是

{
	"aggs":{
		"my_agg_name":{
			"avg":{
				"field":"money"
			}
		}
	}
}
           

    相当于

SELECT AVG(money) FROM table; #度量聚合，会返回一个value
           

    3.若是

{
	"aggs":{
		"my_agg_name":{
			"terms":{
				"field":"city"
			},
			"aggs":{
				"my_child_agg_name":{
					"avg":{
						"field":"money"
					}
				}
			}
		}
	}
}
           

    相当于

SELECT city,AVG(money) FROM table GROUP BY city; #分组聚合，会返回buckets，每个bucket里有一个度量聚合
           

对比1和3，

SELECT city,COUNT(*) FROM table GROUP BY city; #分组聚合，会返回buckets

SELECT city,AVG(money) FROM table GROUP BY city; #分组聚合，会返回buckets，每个bucket里有一个度量聚合

SQL语句差不多，一个是统计每组记录数，一个是统计每组钱的平均值，

但1只用了一次聚合，3在聚合里用了一个子聚合

    4.重点，并列的子聚合！

{
	"aggs":{
		"my_agg_name":{
			"terms":{
				"field":"city"
			},
			"aggs":{
				"my_child_agg_name":{
					"avg":{
						"field":"money"
					}
				},
				"my_child_agg_name2":{
					"max":{
						"field":"money"
					}
				}
			}
			
		}
	}
}
           

    相当于

SELECT city,AVG(money),MAX(money) FROM table GROUP BY city; #分组聚合，会返回buckets
           

    结论：并列的子聚合之间其实没有一点关系，都是对上一级的结果进行再操作。

    再举个例子：

{
	"aggs":{
		"my_agg_name":{
			"filter":{  //过滤，查找所有
				"query": {
					"match_all": {}
				}
			},
			"aggs":{
				"name1_0":{  //并列的子聚合互不影响，对上一级的结果进行操作，按age分组，包含key是15和2的桶（只有15的桶）
					"terms":{
						"field":"age",
						"include":[15,2]
					}
				},
				"name1_4":{  //并列的子聚合互不影响，对上一级的结果进行操作，先过滤出年龄是15的，再按money分组（得到5个桶）
					"filter":{
						"query": {
							"term": {
								"age": 15
							}
						}
					},
					"aggs":{
						"name1_4_0":{
							"terms":{
								"field":"money"
							}
						}
					}
				},
				"name1_5":{  //并列的子聚合互不影响，对上一级的结果进行操作，先过滤出钱是4000的，再按age分组（得到1个桶）
					"filter":{
						"query": {
							"term": {
								"money": 4000
							}
						}
					},
					"aggs":{
						"name1_5_0":{
							"terms":{
								"field":"age"
							}
						}
					}
				}
			}
		}
	}
}
           

    可以在笔记(一)插入的数据中跑跑上述代码，加深理解。