标签：请求方式 节省空间 应用 举例 tran 字段名 未来 div yota
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Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索库，本质也是存储数据，很多概念与MySQL类似的。
对比关系：
索引（indices）---------------------------------Databases 数据库
类型（type）----------------------------------Table 数据表
文档（Document）---------------------------Row 行
字段（Field）---------------------------Columns 列 详细说明：
| 概念 | 说明 |
|---|---|
| 索引库（indices) | indices是index的复数，代表许多的索引， |
| 类型（type） | 类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引，比如商品索引，订单索引，其数据格式不同。不过这会导致索引库混乱，因此未来版本中会移除这个概念 |
| 文档（document） | 存入索引库原始的数据。比如每一条商品信息，就是一个文档 |
| 字段（field） | 文档中的属性 |
| 映射配置（mappings） | 字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性 |
是不是与Lucene和solr中的概念类似。
另外，在SolrCloud中，有一些集群相关的概念，在Elasticsearch也有类似的：
要注意的是：Elasticsearch本身就是分布式的，因此即便你只有一个节点，Elasticsearch默认也会对你的数据进行分片和副本操作，当你向集群添加新数据时，数据也会在新加入的节点中进行平衡。
Elasticsearch采用Rest风格API，因此其API就是一次http请求，你可以用任何工具发起http请求
创建索引的请求格式：
请求方式：PUT
请求路径：/索引库名
请求参数：json格式：
{
"settings": {
"number_of_shards": 3,
"number_of_replicas": 2
}
}语法
Get请求可以帮我们查看索引信息，格式：
GET /索引库名
或者，我们可以使用*来查询所有索引库配置：
删除索引使用DELETE请求
语法
DELETE /索引库名示例
再次查看heima2：
当然，我们也可以用HEAD请求，查看索引是否存在：
索引有了，接下来肯定是添加数据。但是，在添加数据之前必须定义映射。
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
只有配置清楚，Elasticsearch才会帮我们进行索引库的创建（不一定）
语法
请求方式依然是PUT
PUT /索引库名/_mapping/类型名称
{
"properties": {
"字段名": {
"type": "类型",
"index": true，
"store": true，
"analyzer": "分词器"
}
}
}ik_max_word即使用ik分词器示例
发起请求：
PUT heima/_mapping/goods
{
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"images": {
"type": "keyword",
"index": "false"
},
"price": {
"type": "float"
}
}
}
响应结果：
{
"acknowledged": true
}
语法：
GET /索引库名/_mapping示例：
GET /heima/_mapping响应：
{
"heima": {
"mappings": {
"goods": {
"properties": {
"images": {
"type": "keyword",
"index": false
},
"price": {
"type": "float"
},
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
}
}Elasticsearch中支持的数据类型非常丰富：
我们说几个关键的：
String类型，又分两种：
Numerical：数值类型，分两类
Date：日期类型
elasticsearch可以对日期格式化为字符串存储，但是建议我们存储为毫秒值，存储为long，节省空间。
index影响字段的索引情况。
index的默认值就是true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。
但是有些字段是我们不希望被索引的，比如商品的图片信息，就需要手动设置index为false。
是否将数据进行额外存储。
在学习lucene和solr时，我们知道如果一个字段的store设置为false，那么在文档列表中就不会有这个字段的值，用户的搜索结果中不会显示出来。
但是在Elasticsearch中，即便store设置为false，也可以搜索到结果。
原因是Elasticsearch在创建文档索引时，会将文档中的原始数据备份，保存到一个叫做_source的属性中。而且我们可以通过过滤_source来选择哪些要显示，哪些不显示。
而如果设置store为true，就会在_source以外额外存储一份数据，多余，因此一般我们都会将store设置为false，事实上，store的默认值就是false。
激励因子，这个与lucene中一样
其它的不再一一讲解，用的不多，大家参考官方文档：
通过POST请求，可以向一个已经存在的索引库中添加数据。
语法：
POST /索引库名/类型名
{
"key":"value"
}示例：
POST /heima/goods/
{
"title":"小米手机",
"images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price":2699.00
}响应：
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 3,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 0,
"_primary_term": 2
}通过kibana查看数据：
get _search
{
"query":{
"match_all":{}
}
}{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv",
"_version": 1,
"_score": 1,
"_source": {
"title": "小米手机",
"images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price": 2699
}
}_source：源文档信息，所有的数据都在里面。_id：这条文档的唯一标示，与文档自己的id字段没有关联如果我们想要自己新增的时候指定id，可以这么做：
POST /索引库名/类型/id值
{
...
}
示例：
POST /heima/goods/2
{
"title":"大米手机",
"images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price":2899.00
}得到的数据：
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "2",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "大米手机",
"images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price": 2899
}
}在学习Solr时我们发现，我们在新增数据时，只能使用提前配置好映射属性的字段，否则就会报错。
不过在Elasticsearch中并没有这样的规定。
事实上Elasticsearch非常智能，你不需要给索引库设置任何mapping映射，它也可以根据你输入的数据来判断类型，动态添加数据映射。
测试一下：
POST /heima/goods/3
{
"title":"超米手机",
"images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price":2899.00,
"stock": 200,
"saleable":true
}我们额外添加了stock库存，和saleable是否上架两个字段。
来看结果：
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "3",
"_version": 1,
"_score": 1,
"_source": {
"title": "超米手机",
"images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price": 2899,
"stock": 200,
"saleable": true
}
}在看下索引库的映射关系:
{
"heima": {
"mappings": {
"goods": {
"properties": {
"images": {
"type": "keyword",
"index": false
},
"price": {
"type": "float"
},
"saleable": {
"type": "boolean"
},
"stock": {
"type": "long"
},
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
}
}stock和saleable都被成功映射了。
把刚才新增的请求方式改为PUT，就是修改了。不过修改必须指定id，
比如，我们把id为3的数据进行修改：
PUT /heima/goods/3
{
"title":"超大米手机",
"images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price":3899.00,
"stock": 100,
"saleable":true
}结果：
{
"took": 17,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 9,
"successful": 9,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "3",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "超大米手机",
"images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price": 3899,
"stock": 100,
"saleable": true
}
}
]
}
}删除使用DELETE请求，同样，需要根据id进行删除：
语法
DELETE /索引库名/类型名/id值示例：
我们从4块来讲查询：
_source过滤基本语法
GET /索引库名/_search
{
"query":{
"查询类型":{
"查询条件":"查询条件值"
}
}
}这里的query代表一个查询对象，里面可以有不同的查询属性
match_all， match，term ， range 等等示例：
GET /heima/_search
{
"query":{
"match_all": {}
}
}query：代表查询对象match_all：代表查询所有结果：
{
"took": 2,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 3,
"successful": 3,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "2",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "大米手机",
"images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price": 2899
}
},
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "小米手机",
"images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price": 2699
}
}
]
}
}我们先加入一条数据，便于测试：
PUT /heima/goods/3
{
"title":"小米电视4A",
"images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price":3899.00
}现在，索引库中有2部手机，1台电视：
match类型查询，会把查询条件进行分词，然后进行查询,多个词条之间是or的关系
GET /heima/_search
{
"query":{
"match":{
"title":"小米电视"
}
}
}结果：
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 0.6931472,
"hits": [
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "tmUBomQB_mwm6wH_EC1-",
"_score": 0.6931472,
"_source": {
"title": "小米手机",
"images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price": 2699
}
},
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "3",
"_score": 0.5753642,
"_source": {
"title": "小米电视4A",
"images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price": 3899
}
}
]
}在上面的案例中，不仅会查询到电视，而且与小米相关的都会查询到，多个词之间是or的关系。
某些情况下，我们需要更精确查找，我们希望这个关系变成and，可以这样做：
GET /heima/_search
{
"query":{
"match": {
"title": {
"query": "小米电视",
"operator": "and"
}
}
}
}结果：
{
"took": 2,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 3,
"successful": 3,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 0.5753642,
"hits": [
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "3",
"_score": 0.5753642,
"_source": {
"title": "小米电视4A",
"images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price": 3899
}
}
]
}
}本例中，只有同时包含小米和电视的词条才会被搜索到。
在 or 与 and 间二选一有点过于非黑即白。 如果用户给定的条件分词后有 5 个查询词项，想查找只包含其中 4 个词的文档，该如何处理？将 operator 操作符参数设置成 and 只会将此文档排除。
有时候这正是我们期望的，但在全文搜索的大多数应用场景下，我们既想包含那些可能相关的文档，同时又排除那些不太相关的。换句话说，我们想要处于中间某种结果。
match 查询支持 minimum_should_match 最小匹配参数， 这让我们可以指定必须匹配的词项数用来表示一个文档是否相关。我们可以将其设置为某个具体数字，更常用的做法是将其设置为一个百分数，因为我们无法控制用户搜索时输入的单词数量：
GET /heima/_search
{
"query":{
"match":{
"title":{
"query":"小米曲面电视",
"minimum_should_match": "75%"
}
}
}
}本例中，搜索语句可以分为3个词，如果使用and关系，需要同时满足3个词才会被搜索到。这里我们采用最小品牌数：75%，那么也就是说只要匹配到总词条数量的75%即可，这里3*75% 约等于2。所以只要包含2个词条就算满足条件了。
结果：
multi_match与match类似，不同的是它可以在多个字段中查询
GET /heima/_search
{
"query":{
"multi_match": {
"query": "小米",
"fields": [ "title", "subTitle" ]
}
}
}本例中，我们会在title字段和subtitle字段中查询小米这个词
term 查询被用于精确值 匹配，这些精确值可能是数字、时间、布尔或者那些未分词的字符串
GET /heima/_search
{
"query":{
"term":{
"price":2699.00
}
}
}结果：
{
"took": 2,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 3,
"successful": 3,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "小米手机",
"images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price": 2699
}
}
]
}
}terms 查询和 term 查询一样，但它允许你指定多值进行匹配。如果这个字段包含了指定值中的任何一个值，那么这个文档满足条件：
GET /heima/_search
{
"query":{
"terms":{
"price":[2699.00,2899.00,3899.00]
}
}
}结果：
{
"took": 4,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 3,
"successful": 3,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 3,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "2",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "大米手机",
"images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price": 2899
}
},
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "小米手机",
"images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price": 2699
}
},
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "3",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "小米电视4A",
"images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price": 3899
}
}
]
}
}默认情况下，elasticsearch在搜索的结果中，会把文档中保存在_source的所有字段都返回。
如果我们只想获取其中的部分字段，我们可以添加_source的过滤
示例：
GET /heima/_search
{
"_source": ["title","price"],
"query": {
"term": {
"price": 2699
}
}
}返回的结果：
{
"took": 12,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 3,
"successful": 3,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv",
"_score": 1,
"_source": {
"price": 2699,
"title": "小米手机"
}
}
]
}
}我们也可以通过：
二者都是可选的。
示例：
GET /heima/_search
{
"_source": {
"includes":["title","price"]
},
"query": {
"term": {
"price": 2699
}
}
}与下面的结果将是一样的：
GET /heima/_search
{
"_source": {
"excludes": ["images"]
},
"query": {
"term": {
"price": 2699
}
}
}bool把各种其它查询通过must（与）、must_not（非）、should（或）的方式进行组合
GET /heima/_search
{
"query":{
"bool":{
"must": { "match": { "title": "大米" }},
"must_not": { "match": { "title": "电视" }},
"should": { "match": { "title": "手机" }}
}
}
}结果：
{
"took": 10,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 3,
"successful": 3,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 0.5753642,
"hits": [
{
"_index": "heima",
"_type": "goods",
"_id": "2",
"_score": 0.5753642,
"_source": {
"title": "大米手机",
"images": "http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price": 2899
}
}
]
}
}range 查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间
GET /heima/_search
{
"query":{
"range": {
"price": {
"gte": 1000.0,
"lt": 2800.00
}
}
}
}range查询允许以下字符：
| 操作符 | 说明 |
|---|---|
| gt | 大于 |
| gte | 大于等于 |
| lt | 小于 |
| lte | 小于等于 |
我们新增一个商品：
POST /heima/goods/4
{
"title":"apple手机",
"images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg",
"price":6899.00
}fuzzy 查询是 term 查询的模糊等价。它允许用户搜索词条与实际词条的拼写出现偏差，但是偏差的编辑距离不得超过2：
GET /heima/_search
{
"query": {
"fuzzy": {
"title": "appla"
}
}
}上面的查询，也能查询到apple手机
我们可以通过fuzziness来指定允许的编辑距离：
GET /heima/_search
{
"query": {
"fuzzy": {
"title": {
"value":"appla",
"fuzziness":1
}
}
}
}条件查询中进行过滤
所有的查询都会影响到文档的评分及排名。如果我们需要在查询结果中进行过滤，并且不希望过滤条件影响评分，那么就不要把过滤条件作为查询条件来用。而是使用filter方式：
GET /heima/_search
{
"query":{
"bool":{
"must":{ "match": { "title": "小米手机" }},
"filter":{
"range":{"price":{"gt":2000.00,"lt":3800.00}}
}
}
}
}注意：filter中还可以再次进行bool组合条件过滤。
无查询条件，直接过滤
如果一次查询只有过滤，没有查询条件，不希望进行评分，我们可以使用constant_score取代只有 filter 语句的 bool 查询。在性能上是完全相同的，但对于提高查询简洁性和清晰度有很大帮助。
GET /heima/_search
{
"query":{
"constant_score": {
"filter": {
"range":{"price":{"gt":2000.00,"lt":3000.00}}
}
}
}sort 可以让我们按照不同的字段进行排序，并且通过order指定排序的方式
GET /heima/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "小米手机"
}
},
"sort": [
{
"price": {
"order": "desc"
}
}
]
}假定我们想要结合使用 price和 _score（得分） 进行查询，并且匹配的结果首先按照价格排序，然后按照相关性得分排序：
GET /goods/_search
{
"query":{
"bool":{
"must":{ "match": { "title": "小米手机" }},
"filter":{
"range":{"price":{"gt":200000,"lt":300000}}
}
}
},
"sort": [
{ "price": { "order": "desc" }},
{ "_score": { "order": "desc" }}
]
}聚合可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析。例如：
实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现实时搜索效果。
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）
桶的作用，是按照某种方式对数据进行分组，每一组数据在ES中称为一个桶，例如我们根据国籍对人划分，可以得到中国桶、英国桶，日本桶……或者我们按照年龄段对人进行划分：0~10,10~20,20~30,30~40等。
Elasticsearch中提供的划分桶的方式有很多：
bucket aggregations 只负责对数据进行分组，并不进行计算，因此往往bucket中往往会嵌套另一种聚合：metrics aggregations即度量
度量（metrics）
分组完成以后，我们一般会对组中的数据进行聚合运算，例如求平均值、最大、最小、求和等，这些在ES中称为度量
比较常用的一些度量聚合方式：
为了测试聚合，我们先批量导入一些数据
创建索引：
PUT /cars
{
"settings": {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 0
},
"mappings": {
"transactions": {
"properties": {
"color": {
"type": "keyword"
},
"make": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}注意：在ES中，需要进行聚合、排序、过滤的字段其处理方式比较特殊，因此不能被分词。这里我们将color和make这两个文字类型的字段设置为keyword类型，这个类型不会被分词，将来就可以参与聚合
导入数据
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" }首先，我们按照 汽车的颜色color来划分桶
GET /cars/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"popular_colors" : {
"terms" : {
"field" : "color"
}
}
}
}结果：
{
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 8,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"popular_colors": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "red",
"doc_count": 4
},
{
"key": "blue",
"doc_count": 2
},
{
"key": "green",
"doc_count": 2
}
]
}
}
}通过聚合的结果我们发现，目前红色的小车比较畅销！
前面的例子告诉我们每个桶里面的文档数量，这很有用。 但通常，我们的应用需要提供更复杂的文档度量。 例如，每种颜色汽车的平均价格是多少？
因此，我们需要告诉Elasticsearch使用哪个字段，使用何种度量方式进行运算，这些信息要嵌套在桶内，度量的运算会基于桶内的文档进行
现在，我们为刚刚的聚合结果添加 求价格平均值的度量：
GET /cars/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"popular_colors" : {
"terms" : {
"field" : "color"
},
"aggs":{
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}度量也是一个聚合结果：
"aggregations": {
"popular_colors": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "red",
"doc_count": 4,
"avg_price": {
"value": 32500
}
},
{
"key": "blue",
"doc_count": 2,
"avg_price": {
"value": 20000
}
},
{
"key": "green",
"doc_count": 2,
"avg_price": {
"value": 21000
}
}
]
}
}可以看到每个桶中都有自己的avg_price字段，这是度量聚合的结果
刚刚的案例中，我们在桶内嵌套度量运算。事实上桶不仅可以嵌套运算， 还可以再嵌套其它桶。也就是说在每个分组中，再分更多组。
比如：我们想统计每种颜色的汽车中，分别属于哪个制造商，按照make字段再进行分桶
GET /cars/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"popular_colors" : {
"terms" : {
"field" : "color"
},
"aggs":{
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
},
"maker":{
"terms":{
"field":"make"
}
}
}
}
}
}部分结果：
{"aggregations": {
"popular_colors": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "red",
"doc_count": 4,
"maker": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "honda",
"doc_count": 3
},
{
"key": "bmw",
"doc_count": 1
}
]
},
"avg_price": {
"value": 32500
}
},
{
"key": "blue",
"doc_count": 2,
"maker": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "ford",
"doc_count": 1
},
{
"key": "toyota",
"doc_count": 1
}
]
},
"avg_price": {
"value": 20000
}
},
{
"key": "green",
"doc_count": 2,
"maker": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "ford",
"doc_count": 1
},
{
"key": "toyota",
"doc_count": 1
}
]
},
"avg_price": {
"value": 21000
}
}
]
}
}
}maker被嵌套在原来每一个color的桶中。make字段进行了分组前面讲了，划分桶的方式有很多，例如：
刚刚的案例中，我们采用的是Terms Aggregation，即根据词条划分桶。
接下来，我们再学习几个比较实用的：
原理：
histogram是把数值类型的字段，按照一定的阶梯大小进行分组。你需要指定一个阶梯值（interval）来划分阶梯大小。
举例：
比如你有价格字段，如果你设定interval的值为200，那么阶梯就会是这样的：
0，200，400，600，...
上面列出的是每个阶梯的key，也是区间的启点。
如果一件商品的价格是450，会落入哪个阶梯区间呢？计算公式如下：
bucket_key = Math.floor((value - offset) / interval) * interval + offsetvalue：就是当前数据的值，本例中是450
offset：起始偏移量，默认为0
interval：阶梯间隔，比如200
因此你得到的key = Math.floor((450 - 0) / 200) * 200 + 0 = 400
操作一下：
比如，我们对汽车的价格进行分组，指定间隔interval为5000：
GET /cars/_search
{
"size":0,
"aggs":{
"price":{
"histogram": {
"field": "price",
"interval": 5000
}
}
}
}结果：
{
"took": 21,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 8,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"price": {
"buckets": [
{
"key": 10000,
"doc_count": 2
},
{
"key": 15000,
"doc_count": 1
},
{
"key": 20000,
"doc_count": 2
},
{
"key": 25000,
"doc_count": 1
},
{
"key": 30000,
"doc_count": 1
},
{
"key": 35000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 40000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 45000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 50000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 55000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 60000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 65000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 70000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 75000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 80000,
"doc_count": 1
}
]
}
}
}你会发现，中间有大量的文档数量为0 的桶，看起来很丑。
我们可以增加一个参数min_doc_count为1，来约束最少文档数量为1，这样文档数量为0的桶会被过滤
示例：
GET /cars/_search
{
"size":0,
"aggs":{
"price":{
"histogram": {
"field": "price",
"interval": 5000,
"min_doc_count": 1
}
}
}
}结果：
{
"took": 15,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 8,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"price": {
"buckets": [
{
"key": 10000,
"doc_count": 2
},
{
"key": 15000,
"doc_count": 1
},
{
"key": 20000,
"doc_count": 2
},
{
"key": 25000,
"doc_count": 1
},
{
"key": 30000,
"doc_count": 1
},
{
"key": 80000,
"doc_count": 1
}
]
}
}
}完美，！
如果你用kibana将结果变为柱形图，会更好看：
范围分桶与阶梯分桶类似，也是把数字按照阶段进行分组，只不过range方式需要你自己指定每一组的起始和结束大小。
标签：请求方式 节省空间 应用 举例 tran 字段名 未来 div yota
原文地址：https://www.cnblogs.com/ifme/p/12004660.html
