Elasticsearch 聚合学习之三：范围限定
不做限定时的默认范围；
最简单的查询范围
全局桶
使用过滤器
桶内使用过滤器
[](()不做限定时的默认范围
下面是个普通的聚合请求，将文档按照 color 字段聚合，由于没有做任何范围限定，因此查询的是所有文档：
GET /cars/transactions/_search
{
"size":0,
"aggs":{
"popular_colors":{
"terms": {
"field": "color"
}
}
}
}
下面请求带上了查询条件 match_all，匹配所有文档，和前面不带查询条件的请求达到了同样效果：
GET /cars/transactions/_search
{
"size":0,
"query": { ------查询条件
"match_all": {} ------匹配所有文档
},
"aggs":{
"popular_colors":{
"terms": {
"field": "color"
}
}
}
}
[](()最简单的查询范围
前面提出了一个问题：福特汽车一共分为几种颜色？这就是最简单的范围限定聚合（限定了汽车品牌），查询 DSL 如下：
GET /cars/transactions/_search
{
"size":0,
"query": { ---范围限定的查询
"term": { ---查询类型是精确匹配
"make": "ford" ---查询条件是品牌为福特
}
},
"aggs":{ ---聚合
"popular_colors":{ ---聚合字段名
"terms": { ---桶类型
"field": "color" ---匹配字段是 color
}
}
}
}
返回结果如下，只有福特汽车的聚合数据：
{
"took" : 7,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 2,
"max_score" : 0.0,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : { ---聚合结果
"popular_colors" : { ---聚合字段
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 0,
"buckets" : [ ---这个数组的元素是所有的桶
{
"key" : "blue", ---color 为 blue 的文档
"doc_count" : 1 ---文档数为 1
},
{
"key" : "green", ---color 为 blue 的文档
"doc_count" : 1 ---文档数为 1
}
]
}
}
}
[](()全局桶
如果想对比福特汽车的销售额和所有汽车的销售额，可以通过全局桶对所有文档做聚合，关键字是 global，全局桶的聚合不受范围限定的影响：
GET /cars/transactions/_search
{
"size": 0,
"query": { ---范围限定的查询
"term": { ---查询类型是精确匹配
"make": "ford" ---查询条件是品牌为福特
}
},
"aggs": { ---聚合
"ford_sales": { ---聚合字段名
"sum": { ---直接对范围内的所有文档执行 metrics，类型是累加
"field": "price" ---选择 price 字段的值进行累加
}
},
"all": { ---聚合字段名
"global": {}, ---全局桶关键字，表示忽略前面 term 查询的范围限定
"aggs": { ---聚合
"all_sales": { ---聚合字段名
"sum": { ---直接对范围内的所有文档执行 metrics，类型是累加
"field": "price" ---选择 price 字段的值进行累加
}
}
}
}
}
}
来看看结果：
......
"aggregations" : { ---聚合结果
"all" : { ---全局桶的聚合结果(term 查询无效)
"doc_count" : 8, ---文档总数
"all_sales" : { ---聚合字段名
"value" : 212000.0 ---总销售额
}
},
"ford_sales" : { ---聚合字段名(term 查询限定了范围，只有福特汽车的销售记录)
"value" : 55000.0 ---福特汽车销售额
}
}
}
[](()不止是 query
前面的范围限定用到了 query，其实适用于查询的过滤器也能应用在聚合操作中，下面是过滤+聚合的查询，和前面一样，也是统计总销售和和福特汽车的销售额：
GET /cars/transactions/_search
{
"size": 0,
"query": {
"bool": { ---布尔查询，里面可以将 query 和 filter 组合使用
"filter": { ---本例只用到了 filter
"term": { ---精确匹配
"make": "ford" ---匹配福特品牌
}
}
}
},
"aggs": { ---聚合结果
"ford_sales": { ---聚合字段名
"sum": { ---metrics 操作，累加
"field": "price" ---累加字段是 price
}
},
"all": { ---聚合字段名
"global": {}, ---全局桶关键字，表示忽略范围 《一线大厂 Java 面试题解析+后端开发学习笔记+最新架构讲解视频+实战项目源码讲义》无偿开源 威信搜索公众号【编程进阶路】 限定
"aggs": { ---聚合
"all_sales": { ---聚合字段名
"sum": { ---metrics 操作，累加
"field": "price" ---累加字段是 price
}
}
}
}
}
}
查询结果如下，和 query 的一样：
......
"aggregations" : {
"all" : {
"doc_count" : 8,
"all_sales" : {
"value" : 212000.0
}
},
"ford_sales" : {
"value" : 55000.0
}
}
}
还未添加个人签名 2022.04.13 加入
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