聚合分析运算是数据库中重要的特性，对于数据分析场景尤为重要。类似于关系型数据库中的 SUM，AVG, GROUP BY 等，Elasticsearch 也提供了丰富的聚合运算方式，可以满足大部分分析和查询场景。
Doc Values 和 Field Data
在学习聚合分析之前，我们先了解一下 Doc Values 和 Field Data 数据结构，我们知道倒排索引的优势在于查找包含某个项的文档，反过来确定哪些项是否在某个文档中并不高效，ES 为了满足排序、聚合以及执行脚本的需求，因此就出现了 Doc Values 和 Field Data 两种数据结构，一般对应的数据结构如下：
Doc Terms
-----------------------------------------------------------------
Doc_1 | brown, dog, fox, jumped, lazy, over, quick, the
Doc_2 | brown, dogs, foxes, in, lazy, leap, over, quick, summer
Doc_3 | dog, dogs, fox, jumped, over, quick, theDoc Values
- Doc Values 在索引生成时创建，通过序列持久化数据结构存储到磁盘，可以以操作系统的文件缓存来代替 JVM heap
- Doc Values 不支持分词的字符串，如果想要分词的字符串进行聚合功能，可以看下面的 Field Data 数据结构
- 设置字段属性 doc_values=false 可以关闭 Doc Values 功能，意味你不可以对该字段进行聚合、排序等，同时也可以节省磁盘空间
Field Data
- Field Data 构建和管理 100% 在内存中，常驻于 JVM 内存堆，会消耗大量的内存，开启时需要谨慎考虑
- 早起版本所有类型字段的默认设置都是 Field Data，后面大部分类型字段都迁移到了 Doc Values，只留下分词字符串还使用 Field Data
- text 类型默认是 Field Data 功能的，如果需要可以通过设置属性 fielddata=true 开启该功能
- Field Data 是延迟加载的，也就是只有你第一次对一个分词字符串进行聚合、排序操作时才会加载，所以第一次加载时查询会较慢
- indices.fielddata.cache.size：可以通过设置该选项来限制 Field Data 占用堆空间大小，默认是没有上限的，例如可以设置为 50% 或者 12 G，如果超过该限制，就会使用 LRU 算法进行内存回收
- fielddata_frequency_filter：为了限制 Field Data 使用大量的内存，我们可以设置一些筛选条件只有满足该条件时才加载 Field Data
PUT my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"tag": {
"type": "text",
"fielddata": true,
"fielddata_frequency_filter": {
"min": 0.001, //只有那些至少在本段文档中出现的词频在0.1% 和 10% 之间的文档到内存中
"max": 0.1,
"min_segment_size": 500 //忽略任何文档个数小于 500 的 segment
}
}
}
}
}基本概念
聚合分析分类
- Metric Aggregation: 指标分析聚合，比如计算某些指标的平均值、最大值，求和
- Bucket Aggregation: 分桶聚合，类似于关系型数据库中的 Group By 语法，根据一定规则按照维度进行划分成不同的桶
- Pipeline: 管道分析类型，可以基于已有的聚合结果进行二次聚合运算
- Matrix: 矩阵分析类型
聚合分析格式
下面使用一个例子来说明聚合分析查询格式：
//查询 employees 工资的最小值
POST employees/_search
{
"size": 0, //我们一般情况下只关心聚合分析的结果，所有原数据项的查询 size 设置为 0
"aggs": { //聚合分析关键词，也可以写成 aggregations
"min_salary": { //自定义的聚合分析名称，一般起有意义的名称，用于在返回结果中找到分析结果
"min": { // 聚合分析类型，
"field":"salary" //分析的主体，表示根据哪些字段信息进行聚合
}
}
}
}Metric Aggregation
Metric Aggregation 主要分为两类：单值分析（输出单个结果）和多值分析（输出多个结果）。
单值分析
- 单值分析主要包括 min、max、avg、sum、cardinality，weight avg，value count
- weight avg 在计算平均数时会使用另外一个字段作为每个文档的权重，比如 score = 99 学生有 3 个，score = 85 的学生有 5 个，求平均分数，人数就是这里的 weight
- cardinality 类似于关系数据库中的 distinct count
- value count 统计某字段所有有值的文档数
- 可以同时使用多个单值分析关键词返回多个结果
//同时返回员工中的最低薪水和最高薪水
POST employees/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"min_salary": {
"min": {
"field":"salary"
}
},
"max_salary": {
"max": {
"field":"salary"
}
}
}
}多值分析
- stats：一次性返回 min、max、avg、sum、cardinality，weight avg，value count 的所有单值结果
- extended_stats：对 stats 进行扩展，包含更多，如：方差，标准差，标准差等
- percentile：百分位数统计，比如用于统计 95% 的员工工资都小于某个值或者大于某个值
//查询 latency 索引中 95%, 99%, 99.9% 的文档的 load_time 都分别大于哪些值
GET latency/_search
{
"size": 0,
"aggs" : {
"load_time_outlier" : {
"percentiles" : {
"field" : "load_time" //根据 load_time 字段计算百分比
},
"percents" : [95, 99, 99.9] //设置百分比的点，默认是 [ 1, 5, 25, 50, 75, 95, 99 ]
}
}
}- percentile rank：和 percentile 统计方向相反，比如用于统计工资小于 2 万的员工落在哪个百分比上
//用于统计 load_time 小于 500，600 的文档分别落在哪个百分比上
GET latency/_search
{
"size": 0,
"aggs" : {
"load_time_ranks" : {
"percentile_ranks" : {
"field" : "load_time",
"values" : [500, 600]
}
}
}
}- top hits：一般用于分桶之后，获取每个桶内最匹配的前几个文档的列表，即详情数据，使用时一般需要带上排序信息
//用于查询 sales 索引中按照 type 字段进行聚合分桶，然后返回每个分桶中按照 date 字段降序后的 top 1 的所有文档
POST /sales/_search?size=0
{
"aggs": {
"top_tags": {
"terms": { //terms 分桶，后面会有讲解
"field": "type",
"size": 3
},
"aggs": {
"top_sales_hits": {
"top_hits": {
"sort": [ //对每个桶中的文档按照 date 字段降序，默认情况下按照查询分数进行排序
{
"date": {
"order": "desc"
}
}
],
"_source": { //返回每个文档的 date 和 price 字段
"includes": [ "date", "price" ]
},
"size" : 1 //只返回 top 1
}
}
}
}
}
}Bucket Aggregation
Bucket Aggregation 类似于 Group By 的概念，按照一定的规则将文档分配到不同的桶中，主要分为下面几类：
Terms
- 直接按 Terms 进行分桶，也就是按照每个词项进行分桶
GET /_search
{
"aggs" : {
"genres" : {
"terms" : { "field" : "genre" },
"size": 5, //默认情况下返回前 10 个聚合后的结果，根据排序字段定义的顺序返回，不支持分页，只支持返回 top
"order" : { "_count" : "asc" }, //默认排序是 doc_count 降序
"shard_size": 20 //去每个分片获取的文档数量，请参考下文的精确度分析介绍
"min_doc_count": 2, //只有在所有分片合并后的 doc_count 大于 min_doc_count 的分组才会被返回，
"shared_min_doc_count": 1 // 只有每个分片上的 doc_count 大于 shared_min_doc_count，该分片才会被返回，一般小于 min_doc_count
}
}
}
输出结果 =>
{
...
"aggregations" : {
"genres" : {
"doc_count_error_upper_bound": 0, //被遗漏的 term 分桶包含的文档的最大可能值，看下文聚合分析精确度分析
"sum_other_doc_count": 0, //除了返回 bucket 的 terms 以外，其它 terms 的文档总数
"buckets" : [
{
"key" : "electronic", //每个聚合词项
"doc_count" : 6 //该词项下面对应的文档个数
},
{
"key" : "rock",
"doc_count" : 3
},
{
"key" : "jazz",
"doc_count" : 2
}
]
}
}
}- text 类型字段默认不支持分桶，只能通过 ${field}.keyword 去分桶，这个时候会把对整个字符串进行匹配
# 对 job 字段按照整个字符串进行聚合
POST employees/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"jobs": {
"terms": {
"field":"job.keyword"
}
}
}
}- Terms 分桶的本质是根据词项进行分桶，也就是字段必须具有 Field Data 或者 Doc Values 属性。如果想让 text 类型字段支持 Terms 分桶，需要设置 fielddata = true，此时会按照 text 类型分词的结果去分桶
# 对 Text 字段打开 fielddata，支持 terms aggregation
PUT employees/_mapping
{
"properties" : {
"job":{
"type": "text",
"fielddata": true
}
}
}
POST employees/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"jobs": {
"terms": {
"field":"job"
}
}
}
}- order：排序是为了对聚合后的桶进行排序，可以通过 order 参数指定
- 三种排序方式：_key, _count, sub-aggregation
- 在多分片的情况下，排序有可能不准确（参考后面聚合精确度分析）
- 排序默认是按照每个分桶的 doc_count 降序
- 可以按照桶名进行排序：
GET /_search
{
"aggs" : {
"genres" : {
"terms" : {
"field" : "genre",
"order" : { "_key" : "asc" }
}
}
}
}
- 可以按照 sub-aggregation 进行排序，支持多层聚合嵌套排序，通过”>“指明path
GET /_search
{
"aggs" : {
"countries" : {
"terms" : {
"field" : "artist.country",
// ">" 表示路径指向，"." 有多值聚合结果时，获取其中一个值
"order" : [ { "rock>playback_stats.avg" : "desc" }, { "_count" : "desc" } ]
},
"aggs" : {
"rock" : {
"filter" : { "term" : { "genre" : "rock" }},
"aggs" : {
"playback_stats" : { "stats" : { "field" : "play_count" }}
}
}
}
}
}
}- Script: 通过脚函数本进行聚合计算
GET /_search
{
"aggs" : {
"genres" : {
"terms" : {
"script" : {
"source": "doc['genre'].value",
"lang": "painless"
}
}
}
}
}- Filtering Values：可以通过属性 include，exclude 对聚合的分桶名称进行过滤
GET /_search
{
"aggs" : {
"tags" : {
"terms" : {
"field" : "tags",
"include" : ".*sport.*", //也可以精确数组匹配 ["rover", "jensen"]
"exclude" : "water_.*"
}
}
}
}- Missing value：在分组名称是 NULL 的情况下，我们可以使用 missing 字段进行聚合处理
//默认情况下如果某个文档对应的 tags 为null，是不会被分组的，
//加上 missing 字段后，所有 tags 为 null 文档的被分成一个组，组名为 "N/A"
GET /_search
{
"aggs" : {
"tags" : {
"terms" : {
"field" : "tags",
"missing": "N/A"
}
}
}
}- Filtering Values with partitions: 某些情况下如果在一个请求中返回太多的分组可能会影响性能，我们可以使用 Filtering Values with partitions 拆分成多个 partitions，然后一个一个返回，具体逻辑可以看官方文档
- Collect mode: Elasticsearch 提供了两种计算结果集的遍历方式，breadth_first 和 depth_first，通过参数 collect_mode 指定
- breadth_first 模式是优先进行广度遍历计算，计算完上层的聚合结果后，再进行每个桶的聚合结果计算
- depth_first 模式是优先进行深度遍历计算，每个分支进行一次深度遍历计算，然后再进行剪切
- 如果某个字段的 cardinality 大小比请求的 size 大或者这个字段的 cardinality 是未知的，那么默认是 breadth_first，其它默认是 depth_first
- 可以通过参数 collect_mode = breadth_first 设置可以将子聚合计算延迟到上层父级被剪切之后再计算
- 如果 order 字段中使用到了 sub aggregation，那么被使用到的 sub aggregation 会优先被计算不管是在那种模式下
- 聚合树的所有分支都在一次深度遍历的过程中进行计算，然后再进行剪切，某些情况下会浪费内存和 CPU
GET /_search
{
"aggs" : {
"actors" : {
"terms" : {
"field" : "actors",
"size" : 10,
"collect_mode" : "breadth_first"
},
"aggs" : {
"costars" : {
"terms" : {
"field" : "actors",
"size" : 5
}
}
}
}
}
}- Execution hint：提供了两种聚合计算的方式，map 和 global_ordinals
- global_ordinals 模式，对于海量的数据聚合计算，ES 使用一种 global ordinals 的数据结构来进行 bucket 分配，通过有序的数值来映射每一个 term 字符串实现内存消耗的优化
- map 模式：直接将查询结果拿到内存里通过 map 来计算，在查询数据集很小的情况下使用 map，会加快计算的速度
- 默认情况下只有使用脚本计算聚合的时候才使用 map 模式来计算
- 即使你设置了 map，ES 也不一定能保证一定使用 map 去做计算，一般情况下不需要关心 Execution hint 设置，ES 会根据场景选择最佳的计算方式
GET /_search
{
"aggs" : {
"tags" : {
"terms" : {
"field" : "tags",
"execution_hint": "map"
}
}
}
}Range /Date Range
通过指定数字类型进行分桶：
# Salary Ranges 分桶，可以自己定义 key
POST employees/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"salary_range": {
"range": {
"field":"salary",
"ranges":[
{ "to":10000},
{"from":10000, "to":20000},
{
"key":">20000", # 不指定 key，会自动生成
"from":20000
}
]
}
}
}
}Date Range
通过指定日期类型的范围进行分桶
POST /sales/_search?size=0
{
"aggs": {
"range": {
"date_range": {
"field": "date",
"format": "MM-yyyy",
"ranges": [
{ "to": "now-10M/M" },
{ "from": "now-10M/M" }
]
}
}
}
}Histogram
直方图，按固定数值间隔策略进行数据分桶
# Salary Histogram 工资0到10万，以 5000一个区间进行分桶
POST employees/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"salary_histrogram": {
"histogram": {
"field":"salary",
"interval":5000,
"extended_bounds":{
"min":0,
"max":100000
}
}
}
}
}Date Histogram
Date Histogram: 日期直方图，按固定时间间隔进行数据分割
# Salary Histogram 工资0到10万，以 5000一个区间进行分桶
POST /sales/_search?size=0
{
"aggs" : {
"sales_over_time" : {
"date_histogram" : {
"field" : "date",
"calendar_interval" : "month"
}
}
}
}嵌套聚合分析
- 聚合查询支持嵌套，可以在每个桶里再次进行聚合
- 子聚合可以是 Bucket 也可以是 Metric
# 先按照工种进行聚合，然后再求出每个工种中年纪最大的3个员工的具体信息
POST employees/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"jobs": {
"terms": {
"field":"job.keyword"
},
"aggs":{
"old_employee":{
"top_hits":{
"size":3,
"sort":[
{
"age":{
"order":"desc"
}
}
]
}
}
}
}
}
}Pipeline Aggregation
- Pipeline Aggregation 是对聚合分析的结果进行再次分析聚合，主要分为 Parent 和 Sibling 两类
- Pipeline Aggregation 是通过使用 buckets_path 参数引用所需度量的路径来进行计算
- Parent Pipeline Aggregation 是将聚合结果内嵌到现有的分析结果中，主要包括：Derivate、Moving Average、Cumulative Sum
POST /_search
{
"aggs": {
"my_date_histo":{
"date_histogram":{
"field":"timestamp",
"calendar_interval":"day"
},
"aggs":{
"the_sum":{
"sum":{ "field": "lemmings" }
},
"the_movavg":{
//the_sum 的移动平均值计算结果内嵌到每一个 my_date_histo 的桶中
"moving_avg":{ "buckets_path": "the_sum" }
}
}
}
}
}- Sibling Pipeline Aggregation 是聚合结果与现有的聚合分析结果同级，主要包括 Max/Min/Sum/Avg Bucket、Stats/Extended Stats Bucket、Percentiles Bucket
POST /_search
{
"aggs" : {
"sales_per_month" : {
"date_histogram" : {
"field" : "date",
"calendar_interval" : "month"
},
"aggs": {
"sales": {
"sum": {
"field": "price"
}
}
}
},
"max_monthly_sales": {
//找出 sales_per_month 分桶中找到 sales 最大的分桶
"max_bucket": {
"buckets_path": "sales_per_month>sales"
}
}
}
}- Pipeline Aggregation 下面不能再使用 sub-aggregations，但是可以在 buckets_path 中引用另外一个 Pipeline Aggregation，从而形成链式计算
- Pipeline Aggregation 不会改变原先聚合的结果，只是在已有的聚合输出中新增新的聚合结果，所以最后输出结果会包括链上所有的 Pipeline Aggregation 结果
聚合的作用范围
ES 聚合分析的默认作用范围是 query 的查询结果集，同时 ES 还可以支持以下方式改变聚合的作用范围
- filter Aggregation：不改变整体 query 语句的情况下，只修改部分需要聚合的查询范围
POST employees/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"older_person": {
//只修改 older_person 的聚合范围，而不会影响到 all_jobs 的聚合范围
"filter":{
"range":{
"age":{ "from":35}
}
},
"aggs":{
"jobs":{
"terms": {"field":"job.keyword"}
}
}
},
"all_jobs": {
"terms": {"field":"job.keyword"}
}
}
}- Post Filter：用于文档过滤，在聚合分析计算好之后进行过滤结果
POST employees/_search
{
"aggs": {
"jobs": {
"terms": {
"field": "job.keyword"
}
}
},
"post_filter": {
"match": {
"job.keyword": "Dev Manager"
}
}
}- Global Filter：忽略 query 条件，基于所有文档进行分析
#global
POST employees/_search
{
"size": 0,
"query": {
"range": {
"age": {
"gte": 40
}
}
},
"aggs": {
"jobs": {
"terms": {
"field":"job.keyword"
}
},
"all":{
"global":{}, //会忽略上面query的限制，全局数据的聚合
"aggs":{
"salary_avg":{
"avg":{
"field":"salary"
}
}
}
}
}
}聚合分析计算结果的精确度问题
讨论聚合分析计算的精确度问题前，我们先了解下 ES 是如何进行聚合分析计算的，我们前面的文章 Elasticsearch 分布式原理以及相关读写逻辑 中，我们知道 ES 是分布式存储的，每个索引中的文档会存储在不同的分片上，所以在进行聚合计算时，因为数据量和内存的限制，ES 不会把所有文档数据都拿到内存里然后进行聚合，而是 会去每个分片上获取聚合计算的结果，然后再在 coordinate Node 上进行汇总聚合，这样必然会引起结果不准确性，比如每个分片上”求和销售额“ 的前10个最大值都可能不一样，最好导致汇总时结果的不精确性。那么我们看下关于结果的不精确性，ES 都提供哪些配置和说明：
doc_count_error_upper_bound
该值是返回聚合 bucket 中被遗漏的 term 可能的最大值，因为计算的不精确性，有些 term 不是我们想要的。
sum_other_doc_count
除了返回结果的 bucket 的 term 以外，其它没有被返回的 term 的文档总数
show_term_doc_count_error
在请求时如果设置该参数为 true，那么我们可以看到每个 bucket 中被误算遗漏的文档的最大值，如果是 0，表示计算精确
shard_size
- 设置可以每次从每个分片(shard)上获取 bucket 数量
- 我们可以利用 shard_size 从每个分片上多获取一些数据从而提高计算的精确度
- shard_size 的默认值是 size * 1.5 + 10
- shard_size 不能小于 size，如果设置小于 size， ES 会自动重置成 size 大小
GET my_flights/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"weather": {
"terms": {
"field":"OriginWeather",
"size":1,
"shard_size":1, 默认值是 size * 1.5 + 10
"show_term_doc_count_error":true
}
}
}
}
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