Elasticsearch 聚合查询(aggs)，Java性能优化面试题集锦

本文主要是介绍Elasticsearch 聚合查询(aggs)，Java性能优化面试题集锦，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

{ “price” : 25000, “color” : “blue”, “make” : “ford”, “sold” : “2014-02-12” }

[](

)聚合为桶

-----------------------------------------------------------------



首先，我们按照 汽车的颜色`color`来划分`桶`

GET /cars/_search

{

"size" : 0,

"aggs" : { 

    "popular_colors" : { 

        "terms" : { 

          "field" : "color"

        }

    }

}

}

*   size： 查询条数，这里设置为0，因为我们不关心搜索到的数据，只关心聚合结果，提高效率

*   aggs：声明这是一个聚合查询，是aggregations的缩写

    *   popular\_colors：给这次聚合起一个名字，任意。

        *   terms：划分桶的方式，这里是根据词条划分

            *   field：划分桶的字段



结果：  

![在这里插入图片描述](https://www.www.zyiz.net/i/ll/?i=20210314103126936.png?,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0x6eTQxMDk5Mg==,size_16,color_FFFFFF,t_70)



[](

)桶内度量

-----------------------------------------------------------------



前面的例子告诉我们每个桶里面的文档数量，但是我们需要更复杂的文档度量，我们需要告诉Elasticsearch`使用哪个字段`，`使用何种度量方式`进行运算，这些信息要嵌套在`桶`内，`度量`的运算会基于`桶`内的文档进行



现在，为刚刚的聚合结果添加 **求价格平均值的度量**：

GET /cars/_search

{

"size" : 0,

"aggs" : { 

    "popular_colors" : { 

        "terms" : { 

          "field" : "color"

        },

        "aggs":{

            "avg_price": { 

               "avg": {

                  "field": "price" 

               }

            }

        }

    }

}

}

*   aggs：我们在上一个aggs(popular\_colors)中添加新的aggs。可见`度量`也是一个聚合

*   avg\_price：聚合的名称

*   avg：度量的类型，这里是求平均值

*   field：度量运算的字段



结果：  

![在这里插入图片描述](https://www.www.zyiz.net/i/ll/?i=2021031410431889.png?,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0x6eTQxMDk5Mg==,size_16,color_FFFFFF,t_70)



[](

)桶内嵌套桶

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刚刚的案例中，我们在桶内嵌套度量运算。事实上桶不仅可以嵌套运算， 还可以再嵌套其它桶。也就是说在每个分组中，再分更多组。



比如：我们想统计每种颜色的汽车中，分别属于哪个制造商，按照`make`字段再进行分桶

GET /cars/_search

{

"size" : 0,

"aggs" : { 

    "popular_colors" : { 

        "terms" : { 

          "field" : "color"

        },

        "aggs":{

            "avg_price": { 

               "avg": {

                  "field": "price" 

               }

            },

            "maker":{

                "terms":{

                    "field":"make"

                }

            }

        }

    }

}

}

*   maker：在嵌套的aggs下新添一个桶，叫做maker

*   terms：桶的划分类型依然是词条

*   filed：这里根据make字段进行划分



部分结果：  

![在这里插入图片描述](https://www.www.zyiz.net/i/ll/?i=20210314105158488.png?,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0x6eTQxMDk5Mg==,size_16,color_FFFFFF,t_70)



[](

)划分桶的其它方式

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*   `Date Histogram Aggregation`：根据日期阶梯分组，例如给定阶梯为周，会自动每周分为一组

*   `Histogram Aggregation`：根据数值阶梯分组，与日期类似

*   `Range Aggregation`：数值和日期的范围分组，指定开始和结束，然后按段分组



刚刚的案例中，我们采用的是`Terms Aggregation`，即根据词条划分桶。接下来，我们再学习几个比较实用的：



**阶梯分桶Histogram Aggregation：**



histogram是把数值类型的字段，按照一定的阶梯大小进行分组。你需要指定一个阶梯值（interval）来划分阶梯大小。



计算公式如下：`bucket_key = Math.floor((value - offset) / interval) * interval + offset`



以一件价格450的商品为例，`value：当前数据的值450，offset：起始偏移量，默认为0，interval：阶梯间隔，比如200，`因此你得到的：key = Math.floor((450 - 0) / 200) \* 200 + 0 = 400



案例：对汽车的价格进行分组，指定间隔interval为5000：

GET /cars/_search

{

“size”:0,

“aggs”:{

"price":{

  "histogram": {

    "field": "price",

    "interval": 5000

  }

}

}

}

结果：  

![在这里插入图片描述](https://www.www.zyiz.net/i/ll/?i=20210314110135957.png?,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0x6eTQxMDk5Mg==,size_16,color_FFFFFF,t_70)



示例：增加一个参数min\_doc\_count为1，过滤文档数量为0的桶

GET /cars/_search

{

“size”:0,

“aggs”:{

"price":{

  "histogram": {

    "field": "price",

    "interval": 5000,

    "min_doc_count": 1

  }

}

}

}

结果：  

![在这里插入图片描述](https://www.www.zyiz.net/i/ll/?i=20210314110250911.png?,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0x6eTQxMDk5Mg==,size_16,color_FFFFFF,t_70)




### 最后

这份文档从构建一个键值数据库的关键架构入手，不仅带你建立起全局观，还帮你迅速抓住核心主线。除此之外，还会具体讲解数据结构、线程模型、网络框架、持久化、主从同步和切片集群等，帮你搞懂底层原理。相信这对于所有层次的Redis使用者都是一份非常完美的教程了。

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