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Elasticsearch 聚合分析深入学习聚合分析深入学习

聚合分析运算是数据库中重要的特性，对于数据分析场景尤为重要。类似于关系型数据库中的 SUM，AVG, GROUP BY

等，Elasticsearch 也提供了丰富的聚合运算方式，可以满足大部分分析和查询场景。

Doc Values 和和 Field Data

在学习聚合分析之前，我们先了解一下 Doc Values 和 Field Data 数据结构，我们知道倒排索引的优势在于查找包含某个项的

文档，反过来确定哪些项是否在某个文档中并不高效，ES 为了满足排序、聚合以及执行脚本的需求，因此就出现了 Doc

Values 和 Field Data 两种数据结构，一般对应的数据结构如下：

Doc Terms

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

Doc_1 | brown, dog, fox, jumped, lazy, over, quick, the

Doc_2 | brown, dogs, foxes, in, lazy, leap, over, quick, summer

Doc_3 | dog, dogs, fox, jumped, over, quick, the

Doc Values

Doc Values 在索引生成时创建，通过序列持久化数据结构存储到磁盘，可以以操作系统的文件缓存来代替 JVM heap

Doc Values 不支持分词的字符串，如果想要分词的字符串进行聚合功能，可以看下面的 Field Data 数据结构

设置字段属性 doc_values=false 可以关闭 Doc Values 功能，意味你不可以对该字段进行聚合、排序等，同时也可以节省磁盘

空间

Field Data

Field Data 构建和管理 100% 在内存中，常驻于 JVM 内存堆，会消耗大量的内存，开启时需要谨慎考虑

早起版本所有类型字段的默认设置都是 Field Data，后面大部分类型字段都迁移到了 Doc Values，只留下分词字符串还使用

Field Data

text 类型默认是 Field Data 功能的，如果需要可以通过设置属性 fielddata=true 开启该功能

Field Data 是延迟加载的，也就是只有你第一次对一个分词字符串进行聚合、排序操作时才会加载，所以第一次加载时查询会

较慢

indices.fielddata.cache.size：可以通过设置该选项来限制 Field Data 占用堆空间大小，默认是没有上限的，例如可以设置为

50% 或者 12 G，如果超过该限制，就会使用 LRU 算法进行内存回收

fielddata_frequency_filter：为了限制 Field Data 使用大量的内存，我们可以设置一些筛选条件只有满足该条件时才加载 Field

Data

PUT my_index

{

"mappings": {

"properties": {

"tag": {

"type": "text",

"fielddata": true,

"fielddata_frequency_filter": {

"min": 0.001, //只有那些至少在本段文档中出现的词频在0.1% 和 10% 之间的文档到内存中

"max": 0.1,

"min_segment_size": 500 //忽略任何文档个数小于 500 的 segment

}

基本概念基本概念

聚合分析分类聚合分析分类

Metric Aggregation: 指标分析聚合，比如计算某些指标的平均值、最大值，求和

Bucket Aggregation: 分桶聚合，类似于关系型数据库中的 Group By 语法，根据一定规则按照维度进行划分成不同的桶

Pipeline: 管道分析类型，可以基于已有的聚合结果进行二次聚合运算

Matrix: 矩阵分析类型

聚合分析格式聚合分析格式

下面使用一个例子来说明聚合分析查询格式：

//查询 employees 工资的最小值

POST employees/_search

{

"size": 0, //我们一般情况下只关心聚合分析的结果，所有原数据项的查询 size 设置为 0

"aggs": { //聚合分析关键词，也可以写成 aggregations

"min_salary": { //自定义的聚合分析名称，一般起有意义的名称，用于在返回结果中找到分析结果

"min": { // 聚合分析类型，

"field":"salary" //分析的主体，表示根据哪些字段信息进行聚合

}

Metric Aggregation

Metric Aggregation 主要分为两类：单值分析（输出单个结果）和多值分析（输出多个结果）。

单值分析单值分析

单值分析主要包括 min、max、avg、sum、cardinality，weight avg，value count

weight avg 在计算平均数时会使用另外一个字段作为每个文档的权重，比如 score = 99 学生有 3 个，score = 85 的学生有 5

个，求平均分数，人数就是这里的 weight

cardinality 类似于关系数据库中的 distinct count

value count 统计某字段所有有值的文档数

可以同时使用多个单值分析关键词返回多个结果

//同时返回员工中的最低薪水和最高薪水

POST employees/_search

{

"size": 0,

"aggs": {

"min_salary": {

"min": {

"field":"salary"

}

"max_salary": {

"max": {

"field":"salary"

}

多值分析多值分析

stats：一次性返回 min、max、avg、sum、cardinality，weight avg，value count 的所有单值结果

extended_stats：对 stats 进行扩展，包含更多，如：方差，标准差，标准差等

percentile：百分位数统计，比如用于统计 95% 的员工工资都小于某个值或者大于某个值

//查询 latency 索引中 95%, 99%, 99.9% 的文档的 load_time 都分别大于哪些值

GET latency/_search

{

"size": 0,

"aggs" : {

"load_time_outlier" : {

"percentiles" : {

"field" : "load_time" //根据 load_time 字段计算百分比

"percents" : [95, 99, 99.9] //设置百分比的点，默认是 [ 1, 5, 25, 50, 75, 95, 99 ] }

}

percentile rank：和 percentile 统计方向相反，比如用于统计工资小于 2 万的员工落在哪个百分比上

//用于统计 load_time 小于 500，600 的文档分别落在哪个百分比上

GET latency/_search

{

"size": 0,

"aggs" : {

"load_time_ranks" : {

"percentile_ranks" : {

"field" : "load_time",

"values" : [500, 600] }

}

top hits：一般用于分桶之后，获取每个桶内最匹配的前几个文档的列表，即详情数据，使用时一般需要带上排序信息

//用于查询 sales 索引中按照 type 字段进行聚合分桶，然后返回每个分桶中按照 date 字段降序后的 top 1 的所有文档

POST /sales/_search?size=0

{

"aggs": {

"top_tags": {

"terms": { //terms 分桶，后面会有讲解

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