前言

说完了ES的索引与检索，接着再介绍一个ES高级功能API – 聚合(Aggregations)，聚合功能为ES注入了统计分析的血统，使用户在面对大数据提取统计指标时变得游刃有余。同样的工作，你在hadoop中可能需要写mapreduce或hive，在mongo中你必须得用大段的mapreduce脚本，而在ES中仅仅调用一个API就能实现了。

开始之前，提醒老司机们注意，ES原有的聚合功能Facets在新版本中将被正式被移除，抓紧时间用Aggregations替换Facets吧。Facets真的很慢！

1 关于Aggregations

Aggregations的部分特性类似于SQL语言中的group by，avg，sum等函数。但Aggregations API还提供了更加复杂的统计分析接口。

掌握Aggregations需要理解两个概念：

• 桶(Buckets)：符合条件的文档的集合，相当于SQL中的group by。比如，在users表中，按“地区”聚合，一个人将被分到北京桶或上海桶或其他桶里；按“性别”聚合，一个人将被分到男桶或女桶

• 指标(Metrics)：基于Buckets的基础上进行统计分析，相当于SQL中的count,avg,sum等。比如，按“地区”聚合，计算每个地区的人数，平均年龄等

对照一条SQL来加深我们的理解：

SELECT COUNT(color) FROM table GROUP BY color

GROUP BY相当于做分桶的工作，COUNT是统计指标。

下面介绍一些常用的Aggregations API。

2 Metrics

2.1 AVG

求均值。

GET /company/employee/_search
{
    "aggs" : {
        "avg_grade" : { "avg" : { "field" : "grade" } }
    }
}

执行结果

{
    "aggregations": {
        "avg_grade": {"value": 75}
    }
}

其他的简单统计API，如valuecount, max，min，sum作用与SQL中类似，就不一一解释了。

2.2 Cardinality

cardinality的作用是先执行类似SQL中的distinct操作，然后再统计排重后集合长度。得到的结果是一个近似值，因为考虑到在大量分片中排重的性能损耗Cardinality算法并不会load所有的数据。

{
    "aggs" : {
	"author_count" : {
	    "cardinality" : {"field" : "author"}
	}
    }
}

2.3 Stats

返回聚合分析后所有有关stat的指标。具体哪些是stat指标是ES定义的，共有5项。

{
    "aggs" : {
	"grades_stats" : { "stats" : { "field" : "grade" } }
    }
}

执行结果

{
    "aggregations": {
	"grades_stats": {
	    "count": 6,
	    "min": 60,
	    "max": 98,
	    "avg": 78.5,
	    "sum": 471
	}
    }
}

2.4 Extended Stats

返回聚合分析后所有指标，比Stats多三个统计结果：平方和、方差、标准差

{
    "aggs" : {
	"grades_stats" : { "extended_stats" : { "field" : "grade" } }
    }
}

执行结果

{
    "aggregations": {
	"grade_stats": {
	    "count": 9,
	    "min": 72,
	    "max": 99,
	    "avg": 86,
	    "sum": 774,
	    # 平方和
	    "sum_of_squares": 67028,
	    # 方差
	    "variance": 51.55555555555556,
	    # 标准差
	    "std_deviation": 7.180219742846005,
	    #平均加/减两个标准差的区间，用于可视化你的数据方差
	    "std_deviation_bounds": {
		"upper": 100.36043948569201,
		"lower": 71.63956051430799
	    }
	}
    }
}

2.5 Percentiles

百分位法统计，举例，运维人员记录了每次启动系统所需要的时间，或者，网站记录了每次用户访问的页面加载时间，然后对这些时间数据进行百分位法统计。我们在测试报告中经常会看到类似的统计数据

{
    "aggs" : {
	"load_time_outlier" : {
	    "percentiles" : {"field" : "load_time"}
	}
    }
}

结果是

{
    "aggregations": {
	"load_time_outlier": {
	    "values" : {
		"1.0": 15,
		"5.0": 20,
		"25.0": 23,
		"50.0": 25,
		"75.0": 29,
		"95.0": 60,
		"99.0": 150
	    }
	}
    }
}

加载时间在15ms内的占1%，20ms内的占5%，等等。

我们还可以指定百分位的指标，比如只想统计95%、99%、99.9%的加载时间

{
    "aggs" : {
	"load_time_outlier" : {
	    "percentiles" : {
		"field" : "load_time",
		"percents" : [95, 99, 99.9]
	    }
	}
    }
}

2.6 Percentile Ranks

Percentile API中，返回结果values中的key是固定的0-100间的值，而Percentile Ranks返回值中的value才是固定的，同样也是0到100。例如，我想知道加载时间是15ms与30ms的数据，在所有记录中处于什么水平，以这种方式反映数据在集合中的排名情况。

{
    "aggs" : {
	"load_time_outlier" : {
	    "percentile_ranks" : {
		"field" : "load_time",
		"values" : [15, 30]
	    }
	}
    }
}

执行结果

{
    "aggregations": {
	"load_time_outlier": {
	    "values" : {
		"15": 92,
		"30": 100
	    }
	}
    }
}

3 Bucket

3.1 Filter

先过滤后聚合，类似SQL中的where，也有点象group by后加having。比如

{
    "aggs" : {
	"red_products" : {
	    "filter" : { "term": { "color": "red" } },
	    "aggs" : {
		"avg_price" : { "avg" : { "field" : "price" } }
	    }
	}
    }
}

只统计红色衣服的均价。

3.2 Range

反映数据的分布情况，比如我想知道小于50，50到100，大于100的数据的个数。

{
    "aggs" : {
	"price_ranges" : {
	    "range" : {
		"field" : "price",
		"ranges" : [
		    { "to" : 50 },
		    { "from" : 50, "to" : 100 },
		    { "from" : 100 }
		]
	    }
	}
    }
}

执行结果

{
    "aggregations": {
	"price_ranges" : {
	    "buckets": [
		{"to": 50, "doc_count": 2},
		{"from": 50, "to": 100, "doc_count": 4},
		{"from": 100, "doc_count": 4}
	    ]
	}
    }
}

3.3 Missing

我们想找出price字段值为空的文档的个数。

{
    "aggs" : {
	"products_without_a_price" : {
	    "missing" : { "field" : "price" }
	}
    }
}

执行结果

{
    "aggs" : {
	"products_without_a_price" : {
	    "doc_count" : 10
	}
    }
}

3.4 Terms

针对某个字段排重后统计个数。

{
    "aggs" : {
	"genders" : {
	    "terms" : { "field" : "gender" }
	}
    }
}

执行结果

{
    "aggregations" : {
	"genders" : {
	    "doc_count_error_upper_bound": 0,
	    "sum_other_doc_count": 0,
	    "buckets" : [
		{"key" : "male","doc_count" : 10},
		{"key" : "female","doc_count" : 10},
	    ]
	}
    }
}

3.5 Date Range

针对日期型数据做分布统计。

{
    "aggs": {
	"range": {
	    "date_range": {
		"field": "date",
		"format": "MM-yyy",
	        "ranges": [
		    { "to": "now-10M/M" },
		    { "from": "now-10M/M" }
		]
	    }
	}
    }
}

这里的format参数是指定返回值的日期格式。

执行结果

{
    "aggregations": {
	"range": {
	    "buckets": [
		{"to": 1.3437792E+12, "to_as_string": "08-2012","doc_count": 7},
		{"from": 1.3437792E+12, "from_as_string": "08-2012","doc_count": 2}
	    ]
	}
    }
}

3.6 Global Aggregation

指定聚合的作用域与查询的作用域没有关联。因此返回结果中query命中的文档，与聚合的的统计结果是没有关系的。

{
    "query" : {
	"match" : { "title" : "shirt" }
    },
    "aggs" : {
	"all_products" : {
	    "global" : {},
	    "aggs" : {
		"avg_price" : { "avg" : { "field" : "price" } }
	    }
	}
    }
}

3.7 Histogram

跟range类似，不过Histogram不需要你指定统计区间，只需要提供一个间隔区间的值。好象不太好理解，看个例子就全明白了。

比如，以50元为一个区间，统计每个区间内的价格分布

{
    "aggs" : {
	"prices" : {
	    "histogram" : {
		"field" : "price",
		"interval" : 50
	    }
	}
    }
}

执行结果

{
    "aggregations": {
	"prices" : {
	    "buckets": [
		{"key": 0, "doc_count": 2},
		{"key": 50, "doc_count": 4},
		{"key": 100, "doc_count": 0},
		{"key": 150, "doc_count": 3}
	    ]
	}
    }
}

由于最高的价格没超过200元，因此最后的结果自动分为小于50，50到100，100到150，大于150共四个区间的值。

100到150区间的文档数为0个，我们想在返回结果中自动过滤该值，或者过滤偏小的值，可以添加一个参数”min_doc_count”，比如

{
    "aggs" : {
	"prices" : {
	    "histogram" : {
		"field" : "price",
		"interval" : 50,
		"min_doc_count" : 1
	    }
	}
    }
}

返回结果会自动将你设定的值以下的统计结果过滤出去。

3.8 Date Histogram

使用方法与Histogram类似，只是聚合的间隔区间是针对时间类型的字段。

{
    "aggs" : {
	"articles_over_time" : {
	    "date_histogram" : {
		"field" : "date",
		"interval" : "1M",
		"format" : "yyyy-MM-dd"
	    }
	}
    }
}

执行结果

{
    "aggregations": {
	"articles_over_time": {
	    "buckets": [
		{"key_as_string": "2013-02-02","key": 1328140800000, "doc_count": 1},
		{"key_as_string": "2013-03-02","key": 1330646400000, "doc_count": 2},
		...
	    ]
	}
    }
}

3.9 IPv4 range

由于ES是一个企业级的搜索和分析的解决方案，在做大量数据统计分析时比如用户访问行为数据，会采集用户的IP地址，类似这样的数据(还有地理位置数据等)，ES也提供了最直接的统计接口。

{
    "aggs" : {
	"ip_ranges" : {
	    "ip_range" : {
		"field" : "ip",
		"ranges" : [
		    { "to" : "10.0.0.5" },
		    { "from" : "10.0.0.5" }
		]
	    }
	}
    }
}

执行结果

{
    "aggregations": {
	"ip_ranges": {
	    "buckets" : [
		{"to": 167772165, "to_as_string": "10.0.0.5","doc_count": 4},
		{"from": 167772165,"from_as_string": "10.0.0.5","doc_count": 6}
	    ]
	}
    }
}

3.10 Return only aggregation results

在统计分析时我们有时候并不需要知道命中了哪些文档，只需要将统计的结果返回给我们。因此我们可以在request body中添加配置参数size。

curl -XGET 'http://localhost:9200/twitter/tweet/_search' -d '{
    "size": 0,
        "aggregations": {
	    "my_agg": {
	        "terms": {"field": "text"}
            }
    }
}
'

4 聚合缓存

ES中经常使用到的聚合结果集可以被缓存起来，以便更快速的系统响应。这些缓存的结果集和你掠过缓存直接查询的结果是一样的。因为，第一次聚合的条件与结果缓存起来后，ES会判断你后续使用的聚合条件，如果聚合条件不变，并且检索的数据块未增更新，ES会自动返回缓存的结果。

注意聚合结果的缓存只针对size=0的请求(参考3.10章节)，还有在聚合请求中使用了动态参数的比如Date Range中的now(参考3.5章节)，ES同样不会缓存结果，因为聚合条件是动态的，即使缓存了结果也没用了。

写在最后，截止到这篇文章，我们对ES的基础功能有了一个大概的认识了，作为一个进阶式的技术文章，我忽略了ES很多高级的功能(比如之前提到过的地理位置数据的检索统计，搜索推荐等)，留在以后慢慢补充吧。距离构建我们心目中的高级搜索平台仍有很长的路要走，让我们继续努力。

未完待续…