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文章目录
- 1.聚合(aggregations)
- 基本概念
- ==桶（bucket）==
- ==度量（metrics）==
- 案例 1
- 1. 接下来按price字段进行分组：
- 2. 若想对所有手机价格求平均值。
- 案例 2
- 1. 搜索address中包含mill的所有人的年龄分布以及平均年龄
- 2. 按照年龄聚合，并且请求这些年龄段的这些人的平均薪资
- 3. 查出所有年龄分布，并且这些年龄段中M的平均薪资和F的平均薪资以及这个年龄段的总体平均薪资
- 2.映射配置(_mapping)
- ElasticSearch7-去掉type概念： 
- 2.1 什么是映射？
- 映射是定义文档的过程，文档包含哪些字段，这些字段是否保存，是否索引，是否分词等
- 2.2 查看索引库中所有的属性的_mapping
- 2.3 创建映射字段
- 新增映射字段
- 2.4 更新映射
- 2.5 数据迁移
- 2.6 映射案例
- 报错只因创建映射时"tel"的"index"为false。
1.聚合(aggregations)
- 聚合允许使用者对 es 文档进行统计分析，类似与关系型数据库中的 group by，当然还有很多其他的聚合，例如取最大值max、平均值avg等等。
基本概念
Elasticsearch中的聚合，包含多种类型，最常用的两种，一个叫 桶，一个叫 度量：
桶（bucket）
度量（metrics）
案例 1
1. 接下来按price字段进行分组：
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET请求 ： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附带JSON体如下：
{
"aggs":{//聚合操作
"price_group":{//名称，随意起名
"terms":{//分组
"field":"price"//分组字段
}
}
}
}
返回结果如下：
{
"took": 63,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 6,
"relation": "eq"
},
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "shopping",
"_type": "_doc",
"_id": "ANQqsHgBaKNfVnMbhZYU",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "小米手机",
"category": "小米",
"images": "http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",
"price": 3999
}
},
{
"_index": "shopping",
"_type": "_doc",
"_id": "A9R5sHgBaKNfVnMb25Ya",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "小米手机",
"category": "小米",
"images": "http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",
"price": 1999
}
},
{
"_index": "shopping",
"_type": "_doc",
"_id": "BNR5sHgBaKNfVnMb7pal",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "小米手机",
"category": "小米",
"images": "http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",
"price": 1999
}
},
{
"_index": "shopping",
"_type": "_doc",
"_id": "BtR6sHgBaKNfVnMbX5Y5",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "华为手机",
"category": "华为",
"images": "http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",
"price": 1999
}
},
{
"_index": "shopping",
"_type": "_doc",
"_id": "B9R6sHgBaKNfVnMbZpZ6",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "华为手机",
"category": "华为",
"images": "http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",
"price": 1999
}
},
{
"_index": "shopping",
"_type": "_doc",
"_id": "CdR7sHgBaKNfVnMbsJb9",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "华为手机",
"category": "华为",
"images": "http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",
"price": 1999
}
}
]
},
"aggregations": {
"price_group": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": 1999,
"doc_count": 5
},
{
"key": 3999,
"doc_count": 1
}
]
}
}
}
上面返回结果会附带原始数据的。若不想要不附带原始数据的结果， 设置"size":0，
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET请求 ： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附带JSON体如下
{
"aggs":{
"price_group":{
"terms":{
"field":"price"
}
}
},
"size":0
}
返回结果如下：
{
"took": 60,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 6,
"relation": "eq"
},
"max_score": null,
"hits": []
},
"aggregations": {
"price_group": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": 1999,
"doc_count": 5
},
{
"key": 3999,
"doc_count": 1
}
]
}
}
}
2. 若想对所有手机价格求平均值。
在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET请求 ： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附带JSON体如下：
{
"aggs":{
"price_avg":{//名称，随意起名
"avg":{//求平均
"field":"price"
}
}
},
"size":0
}
返回结果如下：
{
"took": 14,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 6,
"relation": "eq"
},
"max_score": null,
"hits": []
},
"aggregations": {
"price_avg": {
"value": 2332.3333333333335
}
}
}
案例 2
1. 搜索address中包含mill的所有人的年龄分布以及平均年龄
2. 按照年龄聚合，并且请求这些年龄段的这些人的平均薪资
3. 查出所有年龄分布，并且这些年龄段中M的平均薪资和F的平均薪资以及这个年龄段的总体平均薪资
2.映射配置(_mapping)
ElasticSearch7-去掉type概念：
Elasticsearch 7.x
- URL中的type参数为可选。比如，索引一个文档不再要求提供文档类型。
Elasticsearch 8.x
不再支持URL中的type参数。
解决：将索引从多类型迁移到单类型，每种类型文档一个独立索引
2.1 什么是映射？
有了索引库，等于有了数据库中的 database。接下来就需要建索引库(index)中的映射了，类似于数据库(database)中的表结构(table)。
- 创建数据库表需要设置字段名称，类型，长度，约束等；索引库也一样，需要知道这个类型下有哪些字段，每个字段有哪些约束信息，这就叫做映射(mapping)
映射是定义文档的过程，文档包含哪些字段，这些字段是否保存，是否索引，是否分词等
2.2 查看索引库中所有的属性的_mapping
2.3 创建映射字段
类型名称：就是前面将的type的概念，类似于数据库中的不同表
字段名：类似于列名，properties下可以指定许多字段。
每个字段可以有很多属性。例如：
- type：类型，可以是text、long、short、date、integer、object等
- index：是否索引，默认为true
- store：是否存储，默认为false
- analyzer：分词器，这里使用ik分词器：
ik_max_word或者ik_smart
新增映射字段
如果我们创建完成索引的映射关系后，又要添加新的字段的映射，这时怎么办？第一个就是先删除索引，然后调整后再新建索引映射，还有一个方式就在已有的基础上新增。
2.4 更新映射
- 对于存在的映射字段，我们不能更新，更新必须创建新的索引进行数据迁移
2.5 数据迁移
案例：新创建了索引，并指定了映射属性
2.6 映射案例
报错只因创建映射时"tel"的"index"为false。
