原文：https://www.fanhaobai.com/2017/08/elasticsearch-advanced-search.htmlhtml
文章 Elasticsearch检索实战 已经讲述了 Elasticsearch 基本检索使用，已知足大部分检索场景，可是某些特定项目中会使用到 聚合 和 LBS 这类高级检索，以知足检索需求。这里将讲述 Elasticsearch 的聚合和 LBS 检索使用方法。数组
本文示例的房源数据，见这里，检索一样使用 Elasticsearch 的 DSL 对比 SQL 来讲明。app
aggs 子句聚合是 Elasticsearch 常规的聚合实现方式。elasticsearch
先理解这两个基本概念：学习
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| 桶（Buckets） | 知足特定条件的文档的集合 |
| 指标（Metrics） | 对桶内的文档进行统计计算 |
每一个聚合都是 一个或者多个桶和零个或者多个指标 的组合，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。例如这个 SQL：rest
SELECT COUNT(field_name) FROM table GROUP BY field_name
其中COUNT(field_name)至关于指标，GROUP BY field_name至关于桶。桶在概念上相似于 SQL 的分组（GROUP BY），而指标则相似于 COUNT() 、 SUM() 、 MAX() 等统计方法。code
桶和指标的可用取值列表：htm
| 分类 | 操做符 | 描述 |
|---|---|---|
| 桶 | terms | 按精确值划分桶 |
| 指标 | sum | 桶内对该字段值求总数 |
| 指标 | min | 桶内对该字段值求最小值 |
| 指标 | max | 桶内对该字段值求最大值 |
| 指标 | avg | 桶内对该字段值求平均数 |
| 指标 | cardinality（ 基数） | 桶内对该字段不一样值的数量（distinct 值） |
Elasticsearch 聚合 DSL 描述以下：对象
"aggs" : {
"aggs_name" : {
"operate" : { "field" : "field_name" }
}
}
其中，aggs_name 表示聚合结果返回的字段名，operate 表示桶或指标的操做符名，field_name 为须要进行聚合的字段。排序
-- SQL描述 SELECT resblockId, COUNT(resblockId) FROM rooms WHERE bizcircleCode = 611100314 GROUP BY resblockId
Elasticsearch 聚合为：
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"bool": {
"must": [{ "term": { "bizcircleCode": 611100314 }}]
}
}
}
},
"aggs": {
"resblock_list": {
"terms": { "field": "resblockId" }
}
}
}
聚合结果以下：
{
"hits": {
"total": 6,
"max_score": 1,
"hits": [... ...]
},
"aggregations": {
"resblock_list": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": 1321052240532, //小区id为1321052240532有4间房
"doc_count": 4
},
{
"key": 1111047349969,//小区id为1111047349969有1间房
"doc_count": 1
},
{
"key": 1111050770108,//小区id为1111050770108有1间房
"doc_count": 1
}
]
}
}}
可见，此时聚合的结果有且只有分组后文档的 数量，只适合作一些分组后文档数的统计。
-- SQL描述 SELECT COUNT(DISTINCT resblockId) FROM rooms WHERE bizcircleCode = 611100314
使用 cardinality 指标统计：
{
"aggs": {
"resblock_count": {
"cardinality": {
"field": "resblockId"
}
}
}
}
上述的简单聚合，虽然能够统计桶内的文档数量，可是无法实现组内的其余指标统计，好比小区内的最低房源价格，这时就能够给桶添加一个 min 指标。
-- SQL描述 SELECT resblockId, MIN(price) FROM rooms WHERE bizcircleCode = 611100314
添加 min 指标后为：
{
"aggs": {
"resblock_list": {
"terms": { "field": "resblockId" },
"aggs": {
"min_price": {
"min": { "field": "price" }
}
}
}
}
}
结果为：
"buckets": [
{
"key": 1321052240532,
"doc_count": 4,
"min_price": {
"value": 3320
}
}
]
固然桶与桶之间也能够进行嵌套，这样就能知足复杂的聚合场景了。
例如，统计每一个商圈的房源价格分布状况：
-- SQL描述 SELECT bizcircleCode, GROUP_CONCAT(price) FROM rooms WHERE cityCode = 110000 GROUP BY bizcircleCode
桶聚合实现以下：
{
"aggs": {
"bizcircle_price": {
"terms": { "field": "bizcircleCode" },
"aggs": {
"price_list": {
"terms": { "field": "price" }
}
}
}
}
}
聚合结果以下：
{
"bizcircle_price": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": 18335745,
"doc_count": 1,
"price_list": {
"buckets": [
{
"key": 3500,
"doc_count": 1
}
]
},
... ...
]
}
一般状况下，聚合只返回了统计的一些指标，当须要获取聚合后每组的文档信息（小区的名字和坐标等）时，该怎么处理呢？这时，使用 top_hits 子句就能够实现。
例如，获取西二旗每一个小区最便宜的房源信息：
{
"aggs": {
"rooms": {
"top_hits": {
"size": 1,
"sort": { "price": "asc" },
"_source": []
}
}
}
}
其中，size 为组内返回的文档个数，sort 表示组内文档的排序规则，_source 指定组内文档返回的字段。
聚合后的房源信息：
{
"bizcircle_price": {
"buckets": [
{
"key": 1111050770108,
"doc_count": 1,
"rooms": {
"hits": {
"total": 1,
"hits": [
{
"_index": "rooms",
"_source": {
"resblockId": 1111050770108,
"resblockName": "领秀慧谷C区",
"size": 15.3,
"bizcircleName": [ "西二旗", "回龙观" ],
"location": "40.106349,116.31051",
},
"sort": [ 3500 ]
}
]
}
}
}]
}
}
从 Elasticsearch 5.0 以后，增长了一个新特性 field collapsing（字段折叠），字段折叠就是特定字段进行合并并去重，而后返回结果集，该功也能实现 agg top_hits 的聚合效果。
例如， 增长文档信息 部分的获取西二旗每一个小区最便宜的房源信息，能够实现为：
{
"collapse": {
"field": "resblockId", //按resblockId字段进行折叠
"inner_hits": {
"name": "top_price", //房源信息结果键名
"size": 1, //每一个折合集文档数
"sort": [ //每一个折合集文档排序规则
{ "price": "desc" }
],
"_source": [] //文档的字段
}
}
}
检索结果以下：
{
"hits": {
"total": 7,
"hits": [
{
"_index": "rooms",
"_score": 1,
"_source": {
"resblockId": 1111050770108,
"resblockName": "领秀慧谷C区",
... ...
},
"fields": {
"resblockId": [ 1111050770108 ]
},
"inner_hits": {
"top_price": {
"hits": {
"total": 1,
"hits": [
{
"_index": "rooms",
"_source": {
"resblockId": 1111050770108,
"resblockName": "领秀慧谷C区",
"price": 3500,
... ...
"location": "40.106349,116.31051"
},
"sort": [ 3500 ]
}]
}
}
}
]
}
}
Field collapsing 和 agg top_hits 区别：field collapsing 的结果是够精确，同时速度较快，更支持分页功能。
Elasticsearch 一样也支持了空间位置检索，便可以经过地理坐标点进行过滤检索。
因为地理坐标点不能被动态映射自动检测，须要显式声明对应字段类型为 geo-point，以下：
PUT /rooms //索引名
{
"mappings": {
"restaurant": {
"properties": {
... ...
"location": { //空间位置检索字段
"type": "geo_point" //字段类型
}
}
}
}
}
当需检索字段类型设置成 geo_point 后，推送的经纬度信息的形式能够是字符串、数组或者对象，以下：
| 形式 | 符号 | 示例 |
|---|---|---|
| 字符串 | “lat,lon” | “40.060937,116.315943” |
| 对象 | lat 和 lon | { “lat”:40.060937, “lon”:116.315943 } |
| 数组 | [lon, lat] | [116.315943, 40.060937] |
特别须要注意数组形式时 lon 与 lat 的先后位置，否则就果断踩坑了。
而后，推送含有经纬度的数据：
POST /rooms/room/
{
"resblockId": 1321052240532,
"resblockName": "领秀新硅谷1号院",
"houseId": 1112046338679,
"cityCode": 110000,
"size": 14,
"bizcircleCode": [ 611100314 ],
"bizcircleName": [ "西二旗" ],
"price": 3330,
"location": "40.060937,116.315943"
}
Elasticsearch 中支持 4 种地理坐标点过滤器，以下表：
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| geo_distance | 找出与指定位置在给定距离内的点 |
| geo_distance_range | 找出与指定点距离在最小距离和最大距离之间的点 |
| geo_bounding_box | 找出落在指定矩形框中的点 |
| geo_polygon | 找出落在多边形中的点，将不说明 |
例如，查找西二旗地铁站 4km 的房源信息：
{
"filter": { //过滤器
"geo_distance": {
"distance": "4km",
"location": {
"lat": 40.106349,
"lon": 116.31051
}
}
}
}
LBS 检索的结果为：
{
"hits": [
{
"_index": "rooms",
"_source": {
"resblockId": 1111050770108,
"resblockName": "领秀慧谷C区",
... ...
"location": "40.106349,116.31051"
}
},
{
"_index": "rooms",
"_source": {
"resblockId": 1111047349969,
"resblockName": "融泽嘉园",
... ...
"location": "40.074203,116.315445"
}
}
]
}
本文讲述了使用 Elasticsearch 进行 聚合 和 LBS 检索，尽管文中只是以示例形式进行说明，会存在不少不全面的地方，仍是但愿对你我学习 Elasticsearch 能有所帮助。