数据聚合

Bucket聚合语法

GET /hotel/_search
{"size": 0,   // 设置size为0，结果中  不包含文档，只包含聚合结果~"aggs": {    // 定义聚合"brandAgg": {  //给聚合起个名字"terms": {   // 聚合的类型，按照品牌值聚合，所以选择term"field": "brand",   // 参与聚合的字段"size": 20    // 希望获取的聚合结果数量}}}
}

聚合结果排序

默认情况下，Bucket聚合会统计Bucket内的文档数量，记为_count，并且按照_count降序排序。

我们可以指定order属性，自定义聚合的排序方式：

GET /hotel/_search
{"size": 0, "aggs": {"brandAgg": {"terms": {"field": "brand","order": {"_count": "asc" // 按照_count升序排列},"size": 20}}}
}

限定聚合范围

可以限定要聚合的文档范围，只要添加query条件即可

GET /hotel/_search
{"query": {"range": {"price": {"lte": 200 // 只对200元以下的文档聚合}}}, "size": 0, "aggs": {"brandAgg": {"terms": {"field": "brand","size": 20}}}
}

这次，聚合得到的品牌明显变少了：

Metric聚合语法

对酒店按照品牌分组，形成了一个个桶。现在我们需要对桶内的酒店做运算，获取每个品牌的用户评分的min、max、avg等值。

这就要用到Metric聚合了，例如stat聚合：就可以获取min、max、avg等结果。

语法如下：

GET /hotel/_search
{"size": 0, "aggs": {"brandAgg": { "terms": { "field": "brand", "size": 20},"aggs": { // 是brands聚合的子聚合，也就是 分组后对每组分别计算"score_stats": { // 聚合名称"stats": { // 聚合类型，这里stats可以计算min、max、avg等"field": "score" // 聚合字段，这里是score}}}}}
}

RestAPI实现聚合

聚合条件与query条件同级别，因此需要使用request.source()来指定聚合条件。

聚合的结果也与查询结果不同，API也比较特殊。不过同样是 JSON逐层解析：

数据同步

流程如下：

• hotel-admin对mysql数据库数据完成增、删、改后，发送MQ消息
• hotel-demo监听MQ，接收到消息后完成elasticsearch数据修改

发送MQ消息

接收MQ消息

@Override
public void deleteById(Long id) {try {// 1.准备RequestDeleteRequest request = new DeleteRequest("hotel", id.toString());// 2.发送请求client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}
}@Override
public void insertById(Long id) {try {// 0.根据id查询酒店数据Hotel hotel = getById(id);// 转换为文档类型HotelDoc hotelDoc = new HotelDoc(hotel);// 1.准备Request对象IndexRequest request = new IndexRequest("hotel").id(hotel.getId().toString());// 2.准备Json文档request.source(JSON.toJSONString(hotelDoc), XContentType.JSON);// 3.发送请求client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}
}