桶
桶 简单来说就是满足特定条件的文档的集合:
- 一个雇员属于 男性 桶或者 女性 桶
- 奥尔巴尼属于 纽约 桶
- 日期2014-10-28属于 十月 桶
当聚合开始被执行,每个文档里面的值通过计算来决定符合哪个桶的条件。如果匹配到,文档将放入相应的桶并接着进行聚合操作。
桶也可以被嵌套在其他桶里面,提供层次化的或者有条件的划分方案。例如,辛辛那提会被放入俄亥俄州这个桶,而 整个 俄亥俄州桶会被放入美国这个桶。
指标
桶能让我们划分文档到有意义的集合,但是最终我们需要的是对这些桶内的文档进行一些指标的计算。分桶是一种达到目的的手段:它提供了一种给文档分组的方法来让我们可以计算感兴趣的指标。
大多数 指标 是简单的数学运算(例如最小值、平均值、最大值,还有汇总),这些是通过文档的值来计算。在实践中,指标能让你计算像平均薪资、最高出售价格、95%的查询延迟这样的数据。
桶和指标的组合
聚合 是由桶和指标组成的。 聚合可能只有一个桶,可能只有一个指标,或者可能两个都有。也有可能有一些桶嵌套在其他桶里面。例如,我们可以通过所属国家来划分文档(桶),然后计算每个国家的平均薪酬(指标)。
由于桶可以被嵌套,我们可以实现非常多并且非常复杂的聚合:
1.通过国家划分文档(桶)
2.然后通过性别划分每个国家(桶)
3.然后通过年龄区间划分每种性别(桶)
4.最后,为每个年龄区间计算平均薪酬(指标)
最后将告诉你每个 <国家, 性别, 年龄>
组合的平均薪酬。所有的这些都在一个请求内完成并且只遍历一次数据!
POST /cars/transactions/_bulk
{ "index": {}}
{ "price" : 10000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-10-28" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 30000, "color" : "green", "make" : "ford", "sold" : "2014-05-18" }
{ "index": {}}
{ "price" : 15000, "color" : "blue", "make" : "toyota", "sold" : "2014-07-02" }
{ "index": {}}
{ "price" : 12000, "color" : "green", "make" : "toyota", "sold" : "2014-08-19" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 80000, "color" : "red", "make" : "bmw", "sold" : "2014-01-01" }
{ "index": {}}
{ "price" : 25000, "color" : "blue", "make" : "ford", "sold" : "2014-02-12" }
有了数据,开始构建我们的第一个聚合。汽车经销商可能会想知道哪个颜色的汽车销量最好,用聚合可以轻易得到结果,用 terms 桶操作:
GET /cars/transactions/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"popular_colors" : {
"terms" : {
"field" : "color"
}
}
}
}
聚合操作被置于顶层参数 aggs
之下(如果你愿意,完整形式 aggregations
同样有效)。
然后,可以为聚合指定一个我们想要名称,本例中是: popular_colors
。
最后,定义单个桶的类型 terms
。