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ES聚合查询案例

wen java案例 1

本文目录导读：

ES聚合查询案例

  1. 核心概念（必懂）
  2. 基础环境准备（Kibana Dev Tools）
  3. 实战案例（由浅入深）
  4. 高级技巧与注意事项

这是一个非常实用的话题，Elasticsearch 的聚合（Aggregation）功能非常强大，可以从数据中提取各种统计信息,而不仅仅是简单的搜索。

下面我将从基础概念到实战案例，为你系统性地讲解 ES 聚合查询,并提供可直接运行的案例。

核心概念（必懂）

在写案例之前,先了解这几个关键词：

  1. aggs：查询请求中的聚合关键字。
  2. metric：指标聚合，用来计算数值，如 sum、avg、max、min、cardinality（去重计数）。
  3. bucket：分桶聚合，类似 SQL 中的 GROUP BY，将文档分组到不同的桶中，如 terms（按字段值分）、date_histogram（按日期分）、range（按范围分）。
  4. sub-aggs：子聚合，在桶内再次进行聚合,可以嵌套。

基础环境准备（Kibana Dev Tools）

为了方便演示，我们先建立索引并插入测试数据（假设是一个电商订单系统）。

# 1. 创建索引并指定映射（mapping）
PUT /orders
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "order_id":    { "type": "keyword" },
      "customer":    { "type": "keyword" },
      "product":     { "type": "keyword" },
      "category":    { "type": "keyword" },
      "price":       { "type": "float" },
      "quantity":    { "type": "integer" },
      "order_date":  { "type": "date" }
    }
  }
}
# 2. 批量插入测试数据
POST /_bulk
{ "index": { "_index": "orders" } }
{ "order_id": "1001", "customer": "Alice", "product": "iphone 15", "category": "Electronics", "price": 999, "quantity": 1, "order_date": "2024-01-15" }
{ "index": { "_index": "orders" } }
{ "order_id": "1002", "customer": "Bob", "product": "MacBook Pro", "category": "Electronics", "price": 1999, "quantity": 1, "order_date": "2024-01-20" }
{ "index": { "_index": "orders" } }
{ "order_id": "1003", "customer": "Alice", "product": "Desk Chair", "category": "Furniture", "price": 150, "quantity": 2, "order_date": "2024-02-05" }
{ "index": { "_index": "orders" } }
{ "order_id": "1004", "customer": "Charlie", "product": "Standing Desk", "category": "Furniture", "price": 450, "quantity": 1, "order_date": "2024-02-10" }
{ "index": { "_index": "orders" } }
{ "order_id": "1005", "customer": "Bob", "product": "Gaming Mouse", "category": "Electronics", "price": 99, "quantity": 3, "order_date": "2024-03-18" }
{ "index": { "_index": "orders" } }
{ "order_id": "1006", "customer": "David", "product": "Coffee Maker", "category": "Appliances", "price": 80, "quantity": 1, "order_date": "2024-03-22" }

实战案例（由浅入深）

案例 1：统计销售额与平均价格（Metric）

需求：计算所有订单的总销售额、平均单价、最大和最小订单金额。

  • 销售额 = 单价 * 数量，这里我们先计算总价（需要用 script 计算），或者简化逻辑直接对 price 求 sum。
GET /orders/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "total_sales": {
      "sum": { "field": "price" } 
    },
    "avg_price": {
      "avg": { "field": "price" }
    },
    "max_price": {
      "max": { "field": "price" }
    },
    "min_price": {
      "min": { "field": "price" }
    }
  }
}

返回结果：

{
  "aggregations": {
    "total_sales": { "value": 3777.0 },
    "avg_price":   { "value": 629.5 },
    "max_price":   { "value": 1999.0 },
    "min_price":   { "value": 80.0 }
  }
}

技巧："size": 0 代表不返回具体文档，只返回聚合结果,提高性能。

案例 2：按商品类目分组，统计每个类目的销售额（Terms Bucket）

需求：类似于 SQL 的 SELECT category, SUM(price) FROM orders GROUP BY category。

GET /orders/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "by_category": {
      "terms": {
        "field": "category",
        "size": 10  
      },
      "aggs": {
        "sales_amount": {
          "sum": { "field": "price" }
        }
      }
    }
  }
}

返回结果（部分）：

"by_category": {
  "buckets": [
    { "key": "Electronics", "doc_count": 3, "sales_amount": { "value": 3097.0 } },
    { "key": "Furniture",   "doc_count": 2, "sales_amount": { "value": 600.0 } },
    { "key": "Appliances",  "doc_count": 1, "sales_amount": { "value": 80.0 } }
  ]
}

案例 3：按月份统计销售趋势（Date Histogram）

需求：查看每月销售额的趋势。

GET /orders/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "sales_over_time": {
      "date_histogram": {
        "field": "order_date",
        "calendar_interval": "month"
      },
      "aggs": {
        "total_revenue": {
          "sum": {
            "script": {
              "source": "doc['price'].value * doc['quantity'].value"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

说明：这里使用了 script 来计算 单价 * 数量,更加真实。

返回结果（部分）：

"sales_over_time": {
  "buckets": [
    { "key_as_string": "2024-01-01", "key": 1704067200000, "doc_count": 2, "total_revenue": { "value": 2998.0 } },
    { "key_as_string": "2024-02-01", "key": 1706745600000, "doc_count": 2, "total_revenue": { "value": 750.0 } },
    { "key_as_string": "2024-03-01", "key": 1709251200000, "doc_count": 2, "total_revenue": { "value": 377.0 } }
  ]
}

案例 4：Top N 客户（排序案例）

需求：找出消费最多的前 3 名客户。

GET /orders/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "top_customers": {
      "terms": {
        "field": "customer",
        "size": 3,
        "order": { "total_spent": "desc" }
      },
      "aggs": {
        "total_spent": {
          "sum": {
            "script": { "source": "doc['price'].value * doc['quantity'].value" }
          }
        }
      }
    }
  }
}

返回：客户 Bob（1999+297=2296）排第一，Alice（999+300=1299）排第二。

案例 5：价格分布区间（Range Bucket）

需求：统计价格在 0-100，100-500，500 以上的订单数量。

GET /orders/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "price_ranges": {
      "range": {
        "field": "price",
        "ranges": [
          { "key": "Under $100",  "to": 100 },
          { "key": "$100-$500",   "from": 100, "to": 500 },
          { "key": "Over $500",   "from": 500 }
        ]
      }
    }
  }
}

返回：Under $100 有 2 单（99，80），$100-$500 有 2 单（150，450），Over $500 有 2 单（999，1999）。

案例 6：嵌套聚合与百分比（子聚合 + 去重计数）

需求：统计每个类目下的在线商品数量（去重）和销量总和。

GET /orders/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "by_category": {
      "terms": { "field": "category" },
      "aggs": {
        "unique_products": {
          "cardinality": { "field": "product" }
        },
        "total_quantity": {
          "sum": { "field": "quantity" }
        }
      }
    }
  }
}

高级技巧与注意事项

  1. size 与 shard_size：默认 terms 聚合只返回前 10 个桶，如果要统计全局 Top 10，建议设置 shard_size（如 10000）,防止分片返回数据不全导致统计偏差。
  2. 过滤与聚合：可以利用 filter 在聚合前缩小范围，聚合 aggs 和查询 query 是并行的，query 会先于 aggs 执行，aggs 的结果是基于 query 的结果集计算的。
    // 例子：只统计 2024 年 1 月之后的电子类目销售
GET /orders/_search
{
  "query": { "bool": { "filter": [{ "range": { "order_date": { "gte": "2024-01-01" } } }] } },
  "size": 0,
  "aggs": {
    "electronics_sales": {
      "filter": { "term": { "category": "Electronics" } },
      "aggs": { "total": { "sum": { "field": "price" } } }
    }
  }
}
  3. sum 需要开启 doc_values：默认启用，但如果是 text 字段需要改为 keyword 类型才能聚合。
  4. 性能优化：聚合非常耗费内存，如果聚合字段不需要分词，尽量使用 keyword 类型，避免在 text 字段上聚合。

案例覆盖了 ES 聚合的 80% 核心场景：

  • 求和平均值 -> metric 聚合
  • 分类统计 -> terms 聚合
  • 时间趋势 -> date_histogram 聚合
  • 范围分布 -> range 聚合
  • 去重统计 -> cardinality 聚合

掌握这些，配合嵌套（nested 或子聚合），你基本上可以应对大部分 BI 报表和业务分析需求了。

如果你有具体的业务场景（搜索某关键词后的商品点击占比”），可以告诉我，我可以给出更精准的 DSL 语法。

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