概述

Elasticsearch多文档聚合检索

详细

记得把这几点描述好咯：需求（要做什么） + 代码实现过程 + 项目文件结构截图 + 演示效果

应用场景

我们需要在五种不同的文档中检索数据。
比如商品（goods）、案例（cases）、日记（diaries）、帖子（posts）、商家（shops）。
我们现在需要用关键字做全文检索，但是命中结果需要包含每一类数据。
goods->如果关键字命中，最多返回4条，不命中返回0条。
cases、diaries、posts、shops 4类数据都遵循上诉规则，就是每一类最多返回4条，没有关键词命中，则不返回。

1.分开检索每一类索引文档

为了赶工期，由于业务场景中，有单类索引检索的需求，所以一开始，我们重用了单索引的code，直接在接口层聚合5类数据。但是这样我们搜索服务与应用服务的开销无疑是增大了很多。我们来看看接口调用：

看到这儿，是不是有些难受。这么多调用，这么多并发，只想说一句，难受啊。是的，我心里也很难受，所以我们必须做出改变

2.一起来优化优化吧

不应该访问这么多服务，我们知道ES是可以一次性检索多类文档。我们当然希望，一次让ES返回我们所有的检索数据，那当然是最好的。我们来看看简化后的流程：

哟西，好像简洁了很多

3.把任务一次性交给Elasticsearch

优化之后的请求，少了服务的多次调用，少了并发的开销，我们把所有大部分任务一次性交给了SE（search engine）,通过SE的计算，我们只需要一次调用服务，就可以拿到想要的所有数据，进行数据的分类封装，就可以返回给客户端使用了。那么这个过程又发生了哪些变化呢？在coding过程中，用到了哪些知识呢？下面我们一起来code share吧。

4.通过聚合函数平均返回值

要点：
terms aggregation — Bucket aggregation
topHints aggregation — Metrics aggregation

terms aggregation是Elasticsearch的Bucket aggregation,就是聚合桶；topHints aggregation 是Elasticsearch Metrics aggregation ,指标聚合。
terms aggregation — 提供根据某个字段进行装桶，可以认为是根据指定key进行分组。桶聚合的特点，只能返回桶的数据。比如：根据”_index”分组，那我们聚合桶就只有_index的值，而不能拿到命中的数据。
topHints aggregation — 返回排序靠前的数据，值得注意的是，支持返回最大的size 是 200。指标聚合，会根据桶内的数据进行指标计算。topHint 可以让我们拿到命中的数据。
说明：在这里介绍下metrics aggregation 、Bucket Aggregation的区别。metrics Aggregation 是对聚合数据的计算。Bucket Aggregation 用于对数据进行分组。往往我们在业务实现中，DSL中是需要有多种类型的aggregation的。
根据topHints aggregation 的特点，我们利用这样的方法检索，每类数据返回结果是不能超过200条的

核心代码：