【Elasticsearch】Elasticsearch的查询

Elasticsearch的查询

DSL查询
- 基础语句
- 叶子查询
- - 全文检索查询
  - - match
    - multi_match
  - 精确查询
  - - term
    - range
- 复合查询
- - 算分函数查询
  - bool查询
- 排序
- 分页
- - 基础分页
  - 深度分页
- 高亮
- - 高亮原理
  - 实现高亮
RestClient查询
- 基础查询
- 叶子查询
- 复合查询
- 排序和分页
- 高亮
数据聚合
- DSL实现聚合
- - Bucket聚合
  - 带条件聚合
  - Metric聚合
  - 总结
- RestClient实现聚合

DSL查询

Elasticsearch的查询可以分为两大类：

叶子查询（Leaf query clauses）：一般是在特定的字段里查询特定值，属于简单查询，很少单独使用。
复合查询（Compound query clauses）：以逻辑方式组合多个叶子查询或者更改叶子查询的行为方式。

基础语句

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "查询类型": {
      // .. 查询条件
    }
  }
}

说明：

GET /{索引库名}/_search：其中的_search是固定路径，不能修改

例如，我们以最简单的无条件查询为例，无条件查询的类型是：match_all，因此其查询语句如下：
GET /items/_search
{
“query”: {
“match_all”: {

}
}
由于match_all无条件，所以条件位置不写即可。
执行结果如下：
在这里插入图片描述
虽然是match_all，但是响应结果中并不会包含索引库中的所有文档，而是仅有10条。这是因为处于安全考虑，elasticsearch设置了默认的查询页数。

叶子查询

叶子查询的类型也可以做进一步细分，详情大家可以查看官方文档：
官方文档
在这里插入图片描述
这里列举一些常见的，例如：

全文检索查询（Full Text Queries）：利用分词器对用户输入搜索条件先分词，得到词条，然后再利用倒排索引搜索词条。例如：
- match：
- multi_match
精确查询（Term-level queries）：不对用户输入搜索条件分词，根据字段内容精确值匹配。但只能查找keyword、数值、日期、boolean类型的字段。例如：
- ids
- term
- range
地理坐标查询：用于搜索地理位置，搜索方式很多，例如：
- geo_bounding_box：按矩形搜索
- geo_distance：按点和半径搜索
…略

全文检索查询

官方文档

match

以全文检索中的match为例，语法如下：

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "字段名": "搜索条件"
    }
  }
}

在这里插入图片描述

multi_match

与match类似的还有multi_match，区别在于可以同时对多个字段搜索，而且多个字段都要满足，语法示例：

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "搜索条件",
      "fields": ["字段1", "字段2"]
    }
  }
}

在这里插入图片描述
match和multi_match的区别是什么？

match：根据一个字段查询
multi_match：根据多个字段查询，参与查询字段越多，查询性能越差

精确查询

精确查询，英文是Term-level query，顾名思义，词条级别的查询。也就是说不会对用户输入的搜索条件再分词，而是作为一个词条，与搜索的字段内容精确值匹配。因此推荐查找keyword、数值、日期、boolean类型的字段。例如：

id
price
城市
地名
人名
等等，作为一个整体才有含义的字段。
详情可以查看官方文档：
官方文档

term

以term查询为例，其语法如下：

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "字段名": {
        "value": "搜索条件"
      }
    }
  }
}

在这里插入图片描述

当你输入的搜索条件不是词条，而是短语时，由于不做分词，你反而搜索不到：
在这里插入图片描述

range

再来看下range查询，语法如下：

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "字段名": {
        "gte": {最小值},
        "lte": {最大值}
      }
    }
  }
}

range是范围查询，对于范围筛选的关键字有：

gte：大于等于
gt：大于
lte：小于等于
lt：小于
示例：

精确查询常见的有哪些？
term查询：根据词条精确匹配，一般搜索keyword类型、数值类型、布尔类型、日期类型字段
range查询：根据数值范围查询，可以是数值、日期的范围

复合查询

复合查询大致可以分为两类：

第一类：基于逻辑运算组合叶子查询，实现组合条件，例如
- bool
第二类：基于某种算法修改查询时的文档相关性算分，从而改变文档排名。例如：
- function_score
- dis_max
  其它复合查询及相关语法可以参考官方文档：
  官方文档

算分函数查询

当我们利用match查询时，文档结果会根据与搜索词条的关联度打分（_score），返回结果时按照分值降序排列。
例如，我们搜索 “手机”，结果如下：
在这里插入图片描述
从elasticsearch5.1开始，采用的相关性打分算法是BM25算法，公式如下：

基于这套公式，就可以判断出某个文档与用户搜索的关键字之间的关联度，还是比较准确的。但是，在实际业务需求中，常常会有竞价排名的功能。不是相关度越高排名越靠前，而是掏的钱多的排名靠前。
例如在百度中搜索Java学习，排名靠前的就是广告推广：
在这里插入图片描述
要想认为控制相关性算分，就需要利用elasticsearch中的function score 查询了。
基本语法：
function score 查询中包含四部分内容：

原始查询条件：query部分，基于这个条件搜索文档，并且基于BM25算法给文档打分，原始算分（query score)
过滤条件：filter部分，符合该条件的文档才会重新算分
算分函数：符合filter条件的文档要根据这个函数做运算，得到的函数算分（function score），有四种函数
- weight：函数结果是常量
- field_value_factor：以文档中的某个字段值作为函数结果
- random_score：以随机数作为函数结果
- script_score：自定义算分函数算法
运算模式：算分函数的结果、原始查询的相关性算分，两者之间的运算方式，包括：
- multiply：相乘
- replace：用function score替换query score
- 其它，例如：sum、avg、max、min

function score的运行流程如下：

1）根据原始条件查询搜索文档，并且计算相关性算分，称为原始算分（query score）
2）根据过滤条件，过滤文档
3）符合过滤条件的文档，基于算分函数运算，得到函数算分（function score）
4）将原始算分（query score）和函数算分（function score）基于运算模式做运算，得到最终结果，作为相关性算分。

因此，其中的关键点是：

过滤条件：决定哪些文档的算分被修改
算分函数：决定函数算分的算法
运算模式：决定最终算分结果

示例：给IPhone这个品牌的手机算分提高十倍，分析如下：

过滤条件：品牌必须为IPhone
算分函数：常量weight，值为10
算分模式：相乘multiply
对应代码如下：

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {  .... }, // 原始查询，可以是任意条件
      "functions": [ // 算分函数
        {
          "filter": { // 满足的条件，品牌必须是Iphone
            "term": {
              "brand": "Iphone"
            }
          },
          "weight": 10 // 算分权重为2
        }
      ],
      "boost_mode": "multipy" // 加权模式，求乘积
    }
  }
}

示例：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "query":{
        "match": {
          "name": "手机"
        }
      },
      "functions": [ 
        {
          "filter": { 
            "term": {
              "brand": "Apple"
            }
          },
          "weight": 10 
        }
      ]
     
    }
  }
}

在这里插入图片描述
后续待详细补充各种类型

bool查询

bool查询，即布尔查询。就是利用逻辑运算来组合一个或多个查询子句的组合。bool查询支持的逻辑运算有：

must：必须匹配每个子查询，类似“与”
should：选择性匹配子查询，类似“或”
must_not：必须不匹配，不参与算分，类似“非”
filter：必须匹配，不参与算分
bool查询的语法如下：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"name": "手机"}}
      ],
      "should": [
        {"term": {"brand": { "value": "vivo" }}},
        {"term": {"brand": { "value": "小米" }}}
      ],
      "must_not": [
        {"range": {"price": {"gte": 2500}}}
      ],
      "filter": [
        {"range": {"price": {"lte": 1000}}}
      ]
    }
  }
}

出于性能考虑，与搜索关键字无关的查询尽量采用must_not或filter逻辑运算，避免参与相关性算分。
例如商城的搜索页面：

其中输入框的搜索条件肯定要参与相关性算分，可以采用match。但是价格范围过滤、品牌过滤、分类过滤等尽量采用filter，不要参与相关性算分。
比如，我们要搜索手机，但品牌必须是华为，价格必须是900~1599，那么可以这样写：
在这里插入图片描述

GET /items/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"name": "手机"}}
      ],
      "filter": [
        {"term": {"brand": { "value": "华为" }}},
        {"range": {"price": {"gte": 90.00, "lt": 1599.00}}}
      ]
    }
  }
}

排序

elasticsearch默认是根据相关度算分（_score）来排序，但是也支持自定义方式对搜索结果排序。不过分词字段无法排序，能参与排序字段类型有：keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。
详细说明可以参考官方文档：
官方文档
语法说明：

GET /indexName/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "排序字段": {
        "order": "排序方式asc和desc"
      }
    }
  ]
}

示例，我们按照商品价格排序：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

分页

elasticsearch 默认情况下只返回top10的数据。而如果要查询更多数据就需要修改分页参数了。

基础分页

elasticsearch中通过修改from、size参数来控制要返回的分页结果：

from：从第几个文档开始
size：总共查询几个文档
类似于mysql中的limit ?, ?
官方文档如下：
官方文档
语法如下：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "from": 0, // 分页开始的位置，默认为0
  "size": 10,  // 每页文档数量，默认10
  "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

深度分页

elasticsearch的数据一般会采用分片存储，也就是把一个索引中的数据分成N份，存储到不同节点上。这种存储方式比较有利于数据扩展，但给分页带来了一些麻烦。
比如一个索引库中有100000条数据，分别存储到4个分片，每个分片25000条数据。现在每页查询10条，查询第99页。那么分页查询的条件如下：

GET /items/_search
{
  "from": 990, // 从第990条开始查询
  "size": 10, // 每页查询10条
  "sort": [
    {
      "price": "asc"
    }
  ]
}

从语句来分析，要查询第990~1000名的数据。
从实现思路来分析，肯定是将所有数据排序，找出前1000名，截取其中的990~1000的部分。但问题来了，我们如何才能找到所有数据中的前1000名呢？
要知道每一片的数据都不一样，第1片上的第900_{1000，在另1个节点上并不一定依然是900}1000名。所以我们只能在每一个分片上都找出排名前1000的数据，然后汇总到一起，重新排序，才能找出整个索引库中真正的前1000名，此时截取990~1000的数据即可。
如图：
在这里插入图片描述
试想一下，假如我们现在要查询的是第999页数据呢，是不是要找第9990~10000的数据，那岂不是需要把每个分片中的前10000名数据都查询出来，汇总在一起，在内存中排序？如果查询的分页深度更深呢，需要一次检索的数据岂不是更多？
由此可知，当查询分页深度较大时，汇总数据过多，对内存和CPU会产生非常大的压力。
因此elasticsearch会禁止from+ size 超过10000的请求。
针对深度分页，elasticsearch提供了两种解决方案：

search after：分页时需要排序，原理是从上一次的排序值开始，查询下一页数据。官方推荐使用的方式。
scroll：原理将排序后的文档id形成快照，保存下来，基于快照做分页。官方已经不推荐使用。

详情见文档：
官方文档

总结：
大多数情况下，我们采用普通分页就可以了。查看百度、京东等网站，会发现其分页都有限制。例如百度最多支持77页，每页不足20条。京东最多100页，每页最多60条。
因此，一般我们采用限制分页深度的方式即可，无需实现深度分页。

高亮

高亮原理

什么是高亮显示呢？
我们在百度，京东搜索时，关键字会变成红色，比较醒目，这叫高亮显示：
在这里插入图片描述
观察页面源码，你会发现两件事情：

高亮词条都被加了标签
标签都添加了红色样式

css样式肯定是前端实现页面的时候写好的，但是前端编写页面的时候是不知道页面要展示什么数据的，不可能给数据加标签。而服务端实现搜索功能，要是有elasticsearch做分词搜索，是知道哪些词条需要高亮的。
因此词条的高亮标签肯定是由服务端提供数据的时候已经加上的。
因此实现高亮的思路就是：

用户输入搜索关键字搜索数据
服务端根据搜索关键字到elasticsearch搜索，并给搜索结果中的关键字词条添加html标签
前端提前给约定好的html标签添加CSS样式

实现高亮

事实上elasticsearch已经提供了给搜索关键字加标签的语法，无需我们自己编码。
基本语法如下：

GET /{索引库名}/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "搜索字段": "搜索关键字"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "高亮字段名称": {
        "pre_tags": "<em>",
        "post_tags": "</em>"
      }
    }
  }
}

注意：

搜索必须有查询条件，而且是全文检索类型的查询条件，例如match
参与高亮的字段必须是text类型的字段
默认情况下参与高亮的字段要与搜索字段一致，除非添加：required_field_match=false

示例：
在这里插入图片描述

RestClient查询

查询依然使用学习过的 RestHighLevelClient对象，查询的基本步骤如下：

1）创建request对象，这次是搜索，所以是SearchRequest
2）准备请求参数，也就是查询DSL对应的JSON参数
3）发起请求
4）解析响应，响应结果相对复杂，需要逐层解析

基础查询

Elasticsearch的RestAPI

叶子查询

所有的查询条件都是由QueryBuilders来构建的，叶子查询也不例外。因此整套代码中变化的部分仅仅是query条件构造的方式，其它不动。
例如match查询：

   @Test
    void testSearch() throws IOException {
        //1.创建request对象
        SearchRequest request = new SearchRequest("items");
        //2.配置request 参数
        request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name","手机"));
        //3.发送请求
        SearchResponse response= client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //4.解析结果
        handleResponse(response);
    }

再比如multi_match查询：

    @Test
    void testSearch() throws IOException {
        //1.创建request对象
        SearchRequest request = new SearchRequest("items");
        //2.配置request 参数
        request.source().query(QueryBuilders.multiMatchQuery("手机","name", "category"));
        //3.发送请求
        SearchResponse response= client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //4.解析结果
        handleResponse(response);
    }

还有range查询：

@Test
void testRange() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    request.source().query(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(10000).lte(30000));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

还有term查询：

@Test
void testTerm() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    request.source().query(QueryBuilders.termQuery("brand", "华为"));
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

复合查询

复合查询也是由QueryBuilders来构建，以bool查询为例，DSL和JavaAPI的对比如图：
在这里插入图片描述
完整代码如下：

@Test
void testBool() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    // 2.1.准备bool查询
    BoolQueryBuilder bool = QueryBuilders.boolQuery();
    // 2.2.关键字搜索
    bool.must(QueryBuilders.matchQuery("name", "脱脂牛奶"));
    // 2.3.品牌过滤
    bool.filter(QueryBuilders.termQuery("brand", "德亚"));
    // 2.4.价格过滤
    bool.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").lte(30000));
    request.source().query(bool);
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

排序和分页

requeset.source()就是整个请求JSON参数，所以排序、分页都是基于这个来设置，其DSL和JavaAPI的对比如下：
在这里插入图片描述
完整示例代码：

@Test
void testPageAndSort() throws IOException {
    int pageNo = 1, pageSize = 5;

    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    // 2.1.搜索条件参数
    request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "脱脂牛奶"));
    // 2.2.排序参数
    request.source().sort("price", SortOrder.ASC);
    // 2.3.分页参数
    request.source().from((pageNo - 1) * pageSize).size(pageSize);
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

高亮

高亮查询与前面的查询有两点不同：

条件同样是在request.source()中指定，只不过高亮条件要基于HighlightBuilder来构造
高亮响应结果与搜索的文档结果不在一起，需要单独解析

首先来看高亮条件构造，其DSL和JavaAPI的对比如图：
在这里插入图片描述

@Test
void testHighlight() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.组织请求参数
    // 2.1.query条件
    request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "脱脂牛奶"));
    // 2.2.高亮条件
    request.source().highlighter(
            SearchSourceBuilder.highlight()
                    .field("name")
                    .preTags("<em>")
                    .postTags("</em>")
    );
    // 3.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 4.解析响应
    handleResponse(response);
}

再来看结果解析，文档解析的部分不变，主要是高亮内容需要单独解析出来，其DSL和JavaAPI的对比如图：
在这里插入图片描述
代码解读：

第3、4步：从结果中获取_source。hit.getSourceAsString()，这部分是非高亮结果，json字符串。还需要反序列为ItemDoc对象
第5步：获取高亮结果。hit.getHighlightFields()，返回值是一个Map，key是高亮字段名称，值是HighlightField对象，代表高亮值
第5.1步：从Map中根据高亮字段名称，获取高亮字段值对象HighlightField
第5.2步：从HighlightField中获取Fragments，并且转为字符串。这部分就是真正的高亮字符串了
最后：用高亮的结果替换ItemDoc中的非高亮结果

private void handleResponse(SearchResponse response) {
    SearchHits searchHits = response.getHits();
    // 1.获取总条数
    long total = searchHits.getTotalHits().value;
    System.out.println("共搜索到" + total + "条数据");
    // 2.遍历结果数组
    SearchHit[] hits = searchHits.getHits();
    for (SearchHit hit : hits) {
        // 3.得到_source，也就是原始json文档
        String source = hit.getSourceAsString();
        // 4.反序列化
        ItemDoc item = JSONUtil.toBean(source, ItemDoc.class);
        // 5.获取高亮结果
        Map<String, HighlightField> hfs = hit.getHighlightFields();
        if (CollUtils.isNotEmpty(hfs)) {
            // 5.1.有高亮结果，获取name的高亮结果
            HighlightField hf = hfs.get("name");
            if (hf != null) {
                // 5.2.获取第一个高亮结果片段，就是商品名称的高亮值
                String hfName = hf.getFragments()[0].string();
                item.setName(hfName);
            }
        }
        System.out.println(item);
    }
}

数据聚合

聚合（aggregations）可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如：

什么品牌的手机最受欢迎？
这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？
这些手机每月的销售情况如何？
实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现近实时搜索效果。
官方文档：
官方文档
聚合常见的有三类：
桶（Bucket）聚合：用来对文档做分组
TermAggregation：按照文档字段值分组，例如按照品牌值分组、按照国家分组
Date Histogram：按照日期阶梯分组，例如一周为一组，或者一月为一组
度量（Metric）聚合：用以计算一些值，比如：最大值、最小值、平均值等
Avg：求平均值
Max：求最大值
Min：求最小值
Stats：同时求max、min、avg、sum等
管道（pipeline）聚合：其它聚合的结果为基础做进一步运算

注意：参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型

DSL实现聚合

Bucket聚合

例如我们要统计所有商品中共有哪些商品分类，其实就是以分类（category）字段对数据分组。category值一样的放在同一组，属于Bucket聚合中的Term聚合。
基本语法如下

GET /items/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "category_agg": {
      "terms": {
        "field": "category",
        "size": 20
      }
    }
  }
}

语法说明：

size：设置size为0，就是每页查0条，则结果中就不包含文档，只包含聚合
aggs：定义聚合
- category_agg：聚合名称，自定义，但不能重复
  - terms：聚合的类型，按分类聚合，所以用term
    - field：参与聚合的字段名称
    - size：希望返回的聚合结果的最大数量
      注：size是查数据时需要返回的每页的大小，每页大小默认是10，返回十条数据，这里给0的目的是避免返回聚合结果也返回搜索的文档数据结果返回出来，如果不想看搜索的文档数据，仅仅只想做聚合的情况下就增加了网络传输的负担，所以这里是0.

带条件聚合

默认情况下，Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合，例如我们统计商品中所有的品牌，结果如下：
在这里插入图片描述
可以看到统计出的品牌非常多。
但真实场景下，用户会输入搜索条件，因此聚合必须是对搜索结果聚合。那么聚合必须添加限定条件。
例如，我想知道价格高于3000元的手机品牌有哪些，该怎么统计呢？
我们需要从需求中分析出搜索查询的条件和聚合的目标：

搜索查询条件：
- 价格高于3000
- 必须是手机
聚合目标：统计的是品牌，肯定是对brand字段做term聚合

语法如下：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "term": {
            "category": "手机"
          }
        },
        {
          "range": {
            "price": {
              "gte": 300000
            }
          }
        }
      ]
    }
  }, 
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brand_agg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      }
    }
  }
}

结果:

{
  "took" : 24,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 11,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "brand_agg" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "Apple",
          "doc_count" : 7
        },
        {
          "key" : "华为",
          "doc_count" : 2
        },
        {
          "key" : "三星",
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : "小米",
          "doc_count" : 1
        }
      ]
    }
  }
}

可以看到，结果中只剩下3个品牌了。

Metric聚合

现在我们需要对桶内的商品做运算，获取每个品牌价格的最小值、最大值、平均值。
这就要用到Metric聚合了，例如stat聚合，就可以同时获取min、max、avg等结果。
语法如下：

GET /items/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "term": {
            "category": "手机"
          }
        },
        {
          "range": {
            "price": {
              "gte": 300000
            }
          }
        }
      ]
    }
  }, 
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brand_agg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      },
      "aggs": {
        "stats_meric": {
          "stats": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

query部分就不说了，我们重点解读聚合部分语法。
可以看到我们在brand_agg聚合的内部，我们新加了一个aggs参数。这个聚合就是brand_agg的子聚合，会对brand_agg形成的每个桶中的文档分别统计。

stats_meric：聚合名称
- stats：聚合类型，stats是metric聚合的一种
  - field：聚合字段，这里选择price，统计价格

由于stats是对brand_agg形成的每个品牌桶内文档分别做统计，因此每个品牌都会统计出自己的价格最小、最大、平均值。

{
  "took" : 15,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 11,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "brand_agg" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "Apple",
          "doc_count" : 7,
          "stats_meric" : {
            "count" : 7,
            "min" : 628900.0,
            "max" : 688000.0,
            "avg" : 653871.4285714285,
            "sum" : 4577100.0
          }
        },
        {
          "key" : "华为",   --品牌价格统计
          "doc_count" : 2,
          "stats_meric" : {
            "count" : 2,
            "min" : 429400.0,
            "max" : 544000.0,
            "avg" : 486700.0,
            "sum" : 973400.0
          }
        },
        {
          "key" : "三星",
          "doc_count" : 1,
          "stats_meric" : {
            "count" : 1,
            "min" : 474200.0,
            "max" : 474200.0,
            "avg" : 474200.0,
            "sum" : 474200.0
          }
        },
        {
          "key" : "小米",
          "doc_count" : 1,
          "stats_meric" : {
            "count" : 1,
            "min" : 889400.0,
            "max" : 889400.0,
            "avg" : 889400.0,
            "sum" : 889400.0
          }
        }
      ]
    }
  }
}

另外，我们还可以让聚合按照每个品牌的价格平均值排序：
在这里插入图片描述

总结

aggs代表聚合，与query同级，此时query的作用是？

限定聚合的的文档范围
聚合必须的三要素：
聚合名称
聚合类型
聚合字段
聚合可配置属性有：
size：指定聚合结果数量
order：指定聚合结果排序方式
field：指定聚合字段

RestClient实现聚合

可以看到在DSL中，aggs聚合条件与query条件是同一级别，都属于查询JSON参数。因此依然是利用request.source()方法来设置。
不过聚合条件的要利用AggregationBuilders这个工具类来构造。DSL与JavaAPI的语法对比如下：
在这里插入图片描述
聚合结果与搜索文档同一级别，因此需要单独获取和解析。具体解析语法如下：

完整代码如下：

@Test
void testAgg() throws IOException {
    // 1.创建Request
    SearchRequest request = new SearchRequest("items");
    // 2.准备请求参数
    BoolQueryBuilder bool = QueryBuilders.boolQuery()
            .filter(QueryBuilders.termQuery("category", "手机"))
            .filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(300000));
    request.source().query(bool).size(0);
    // 3.聚合参数
    request.source().aggregation(
            AggregationBuilders.terms("brand_agg").field("brand").size(5)
    );
    // 4.发送请求
    SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
    // 5.解析聚合结果
    Aggregations aggregations = response.getAggregations();
    // 5.1.获取品牌聚合
    Terms brandTerms = aggregations.get("brand_agg");
    // 5.2.获取聚合中的桶
    List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();
    // 5.3.遍历桶内数据
    for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
        // 5.4.获取桶内key
        String brand = bucket.getKeyAsString();
        System.out.print("brand = " + brand);
        long count = bucket.getDocCount();
        System.out.println("; count = " + count);
    }
}