Elasticsearch聚合的嵌套桶如何排序

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Elasticsearch聚合的嵌套桶如何排序相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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关于嵌套桶

  • 在elasticsearch的聚合查询中,经常对聚合的数据再次做聚合处理,例如统计每个汽车品牌下的每种颜色汽车的销售额,这时候DSL中就有了多层aggs对象的嵌套,这就是嵌套桶(此名称来自《Elasticsearch 权威指南》),如下图所示:

  • 今天要讨论的就是在执行类似上述嵌套桶聚合时,返回的数据如何排序。首先咱们先把环境和数据准备好。

环境信息

  • 以下是本次实例的环境信息,请确保您的Elasticsearch可以正常运行:
  1. 操作系统:Ubuntu 18.04.2 LTS
  2. JDK:1.8.0_191
  3. Elasticsearch:6.7.1
  4. Kibana:6.7.1

实例数据

  • 查询用到的数据是个名为cars的索引,里面保存了多条汽车销售记录,字段有品牌(make)、颜色(color)、价格(price)、售卖时间(sold)等,在elasticsearch-head查看数据如下图:

  • 如果您想将上图中的数据导入到自己的es环境,请参考《Elasticsearch聚合学习之一:基本操作》,文中有详细的导入步骤;

对内层桶排序

  • 针对前面提到的需求:统计每个汽车品牌下的每种颜色汽车的销售额,通常做法是:先按照品牌聚合,生成的每个桶(bucket)内有这个品牌的所有销售记录,然后将每个桶内的文档再按照颜色聚合,这样每个桶内就有多个子桶,每个子桶内就是每个品牌下每种颜色的销售记录。

  • 既然每个桶内有多个子桶,那么就可以对这些子桶桶进行排序,如下图,可以对红框内的数据进行排序:

  • 请求DSL如下:

GET /cars/transactions/_search

  "size": 0,
  "aggs": 
    "make_agg": 
      "terms":                                     ---外层桶,按照汽车品牌聚合
        "field": "make"                             ---字段是make
      ,
      "aggs": 
        "color_agg": 
          "terms":                                 ---内层桶,按照汽车颜色聚合
            "field": "color",                       ---字段是color
            "order":                               ---要求内层桶排序
              "make_color_sales_rank": "desc"       ---排序字段是make_color_sales_rank,降序
            
          ,
          "aggs": 
            "make_color_sales_rank":               ---聚合字段是make_color_sales_rank
              "sum":                               ---metrics处理,类型是累加和
                "field": "price"                    ---累加值取自price字段的值
              
            
          
        
      
    
  

  • 响应数据如下,可见buckets内的每个对象自身也有buckets数组,里面的每个元素就是子桶,这些子桶是已经排序过了的:
......
"aggregations" : 
    "make_agg" : 
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        
          "key" : "ford",
          "doc_count" : 2,
          "color_agg" : 
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [                ---buckets内每个元素是一个子桶,这些数据已按照make_color_sales_rank的值降序排序
              
                "key" : "green",
                "doc_count" : 1,
                "make_color_sales_rank" : 
                  "value" : 30000.0
                
              ,
              
                "key" : "blue",
                "doc_count" : 1,
                "make_color_sales_rank" : 
                  "value" : 25000.0
                
              
            ]
          
        ,
        
          "key" : "toyota",
          "doc_count" : 2,
          "color_agg" : 
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [                ---buckets内每个元素是一个子桶,这些数据已按照make_color_sales_rank的值降序排序
              
                "key" : "blue",
                "doc_count" : 1,
                "make_color_sales_rank" : 
                  "value" : 15000.0
                
              ,
              
                "key" : "green",
                "doc_count" : 1,
                "make_color_sales_rank" : 
                  "value" : 12000.0
                
              
            ]
          
        ,
        ......
  • 此时,外层桶并没有排序。

整体排序

  • 前面的示例只是对内层桶做了排序,外层桶是没有排序的,接下来看看如何做整体排序。

  • 要想整体排序,一定要区分不同的内层桶的特点,才能做排序,总的来说分为以下几种情况:

  • 内层桶是外层桶的数据聚合生成的,在前面的示例中,外层桶是都是某个品牌的汽车,对桶内数据按照颜色聚合,得到了内层桶,如下图:

  • 对于这样的数据,无法做整体排序,因为内层桶的结果属于多值,而整体排序只能基于单值进行,以下是《Elasticsearch 权威指南》的说明,见红框内描述:

  • 内层桶是外层桶的数据过滤生成的,例如统计每个汽车品牌下红色汽车的销售额,先按照品牌聚合,再对外层桶按照颜色做过滤,这样的嵌套是可以用内层桶字段的值来排序的,DSL如下:
GET /cars/transactions/_search

  "size": 0,
  "aggs": 
    "makes":                   ---外层桶字段名
      "terms": 
        "field": "make",
        "order": 
          "colors>sales": "asc" ---用大于号连接嵌套桶的层次
        
      ,
      "aggs": 
        "colors":              ---内层桶字段名
          "filter": 
            "terms": 
              "color": [
                "red",
                "green"
              ]
            
          ,
          "aggs": 
            "sales":          ---metrics处理后的字段名
              "sum":          ---metrics类型是求累加和
                "field": "price"
              
            
          
        
      
    
  

  • 返回数据如下所示,是按照sales字段做的排序:
......
  "aggregations" : 
    "makes" : 
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        
          "key" : "ford",
          "doc_count" : 2,
          "colors" : 
            "doc_count" : 0,
            "sales" : 
              "value" : 0.0
            
          
        ,
        
          "key" : "toyota",
          "doc_count" : 2,
          "colors" : 
            "doc_count" : 0,
            "sales" : 
              "value" : 0.0
            
          
        ,
        
          "key" : "honda",
          "doc_count" : 3,
          "colors" : 
            "doc_count" : 3,
            "sales" : 
              "value" : 50000.0
            
          
        ,
        
          "key" : "bmw",
          "doc_count" : 1,
          "colors" : 
            "doc_count" : 1,
            "sales" : 
              "value" : 80000.0
            
          
        
      ]
    
  

  • 对于嵌套桶,是否能进行整体排序的关键就在于整个嵌套路径中,是否有多值的桶出现,如果没有就可以用嵌套内部的字段进行排序,除了上面的filter,还有global 和reverse_nested 这两种桶类型生成的也是单值桶,因此也可以用其内部的字段进行排序;

  • 至此,嵌套桶的聚合结果排序已经实践完毕了,希望您在面对类似排序问题时,此文能给您一些参考。

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以上是关于Elasticsearch聚合的嵌套桶如何排序的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Elasticsearch 聚合后排序 --- 2022-04-03

Elasticsearch - 计算嵌套聚合相对于父存储桶的百分比

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elasticsearch聚合操作——本质就是针对搜索后的结果使用桶bucket(允许嵌套)进行group by,统计下分组结果,包括min/max/avg

嵌套聚合Elasticsearch中的条件路径

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