Elastic Stack--05--聚合、映射mapping

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

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1.聚合(aggregations)

• 聚合允许使用者对 es 文档进行统计分析，类似与关系型数据库中的 group by，当然还有很多其他的聚合，例如取最大值max、平均值avg等等。

基本概念

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）

度量（metrics）

案例 1

1. 接下来按price字段进行分组：

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET请求 ： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附带JSON体如下：

{"aggs":{//聚合操作"price_group":{//名称，随意起名"terms":{//分组"field":"price"//分组字段}}}
}

返回结果如下：

{"took": 63,"timed_out": false,"_shards": {"total": 1,"successful": 1,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": {"value": 6,"relation": "eq"},"max_score": 1,"hits": [{"_index": "shopping","_type": "_doc","_id": "ANQqsHgBaKNfVnMbhZYU","_score": 1,"_source": {"title": "小米手机","category": "小米","images": "http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg","price": 3999}},{"_index": "shopping","_type": "_doc","_id": "A9R5sHgBaKNfVnMb25Ya","_score": 1,"_source": {"title": "小米手机","category": "小米","images": "http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg","price": 1999}},{"_index": "shopping","_type": "_doc","_id": "BNR5sHgBaKNfVnMb7pal","_score": 1,"_source": {"title": "小米手机","category": "小米","images": "http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg","price": 1999}},{"_index": "shopping","_type": "_doc","_id": "BtR6sHgBaKNfVnMbX5Y5","_score": 1,"_source": {"title": "华为手机","category": "华为","images": "http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg","price": 1999}},{"_index": "shopping","_type": "_doc","_id": "B9R6sHgBaKNfVnMbZpZ6","_score": 1,"_source": {"title": "华为手机","category": "华为","images": "http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg","price": 1999}},{"_index": "shopping","_type": "_doc","_id": "CdR7sHgBaKNfVnMbsJb9","_score": 1,"_source": {"title": "华为手机","category": "华为","images": "http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg","price": 1999}}]},"aggregations": {"price_group": {"doc_count_error_upper_bound": 0,"sum_other_doc_count": 0,"buckets": [{"key": 1999,"doc_count": 5},{"key": 3999,"doc_count": 1}]}}
}

上面返回结果会附带原始数据的。若不想要不附带原始数据的结果， 设置"size":0，

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET请求 ： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附带JSON体如下

{"aggs":{"price_group":{"terms":{"field":"price"}}},"size":0
}

返回结果如下：

{"took": 60,"timed_out": false,"_shards": {"total": 1,"successful": 1,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": {"value": 6,"relation": "eq"},"max_score": null,"hits": []},"aggregations": {"price_group": {"doc_count_error_upper_bound": 0,"sum_other_doc_count": 0,"buckets": [{"key": 1999,"doc_count": 5},{"key": 3999,"doc_count": 1}]}}
}

2. 若想对所有手机价格求平均值。

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET请求 ： http://127.0.0.1:9200/shopping/_search，附带JSON体如下：

{"aggs":{"price_avg":{//名称，随意起名"avg":{//求平均"field":"price"}}},"size":0
}

返回结果如下：

{"took": 14,"timed_out": false,"_shards": {"total": 1,"successful": 1,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": {"value": 6,"relation": "eq"},"max_score": null,"hits": []},"aggregations": {"price_avg": {"value": 2332.3333333333335}}
}

案例 2

1. 搜索address中包含mill的所有人的年龄分布以及平均年龄

2. 按照年龄聚合，并且请求这些年龄段的这些人的平均薪资

3. 查出所有年龄分布，并且这些年龄段中M的平均薪资和F的平均薪资以及这个年龄段的总体平均薪资

2.映射配置(_mapping)

ElasticSearch7-去掉type概念：

Elasticsearch 7.x

• URL中的type参数为可选。比如，索引一个文档不再要求提供文档类型。

Elasticsearch 8.x

• 不再支持URL中的type参数。

• 解决：将索引从多类型迁移到单类型，每种类型文档一个独立索引

2.1 什么是映射？

有了索引库，等于有了数据库中的 database。接下来就需要建索引库(index)中的映射了，类似于数据库(database)中的表结构(table)。

• 创建数据库表需要设置字段名称，类型，长度，约束等；索引库也一样，需要知道这个类型下有哪些字段，每个字段有哪些约束信息，这就叫做映射(mapping)

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

2.2 查看索引库中所有的属性的_mapping

2.3 创建映射字段

类型名称：就是前面将的type的概念，类似于数据库中的不同表

字段名：类似于列名，properties下可以指定许多字段。

每个字段可以有很多属性。例如：

• type：类型，可以是text、long、short、date、integer、object等
• index：是否索引，默认为true
• store：是否存储，默认为false
• analyzer：分词器，这里使用ik分词器：ik_max_word或者ik_smart

新增映射字段

如果我们创建完成索引的映射关系后，又要添加新的字段的映射，这时怎么办？第一个就是先删除索引，然后调整后再新建索引映射，还有一个方式就在已有的基础上新增。

2.4 更新映射

• 对于存在的映射字段，我们不能更新，更新必须创建新的索引进行数据迁移

2.5 数据迁移

案例：新创建了索引，并指定了映射属性

2.6 映射案例

报错只因创建映射时"tel"的"index"为false。