1.数据聚合
聚合（aggregations）可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如：
● 什么品牌的手机最受欢迎？
● 这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？
● 这些手机每月的销售情况如何？
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，可以实现近实时搜索效果。
1.1.聚合的种类
聚合常见的有三类：
● 桶（Bucket）聚合：用来对文档做分组
○ TermAggregation：按照文档字段值分组，例如按照品牌值分组、按照国家分组
○ Date Histogram：按照日期阶梯分组，例如一周为一组，或者一月为一组
● 度量（Metric）聚合：用以计算一些值，比如：最大值、最小值、平均值等
○ Avg：求平均值
○ Max：求最大值
○ Min：求最小值
○ Stats：同时求max、min、avg、sum等
● 管道（pipeline）聚合：其它聚合的结果为基础做聚合
注意：参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型
1.2.DSL实现聚合
现在，我们要统计所有数据中的酒店品牌有几种，其实就是按照品牌对数据分组。此时可以根据酒店品牌的名称做聚合，也就是Bucket聚合。
1.2.1.Bucket聚合语法
语法如下：
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
}
}
}
}
结果如图：
1.2.2.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(_count是自定义的key)
},
"size": 20
}
}
}
}
1.2.3.限定聚合范围
默认情况下，Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合，但真实场景下，用户会输入搜索条件，因此聚合必须是对搜索结果聚合。那么聚合必须添加限定条件。我们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：
1.2.4.Metric聚合语法
上节我们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。
● 注意：嵌套的aggs应该在brandAgg内部，与terms保持平级
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
}
}
}
}
}
}
这次的score_stats聚合是在brandAgg的聚合内部嵌套的子聚合。因为我们需要在每个桶分别计算。另外，我们还可以给聚合结果做个排序，例如按照每个桶的酒店平均分做排序：
GET /hotel/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"brandAgg": {
"terms": {
"field": "brand",
"size": 20,
"order": {
"score_stats.avg": "asc"
}
},
"aggs": {
"score_stats": {
"stats": {
"field": "score"
}
}
}
}
}
}
1.2.5.小结
aggs代表聚合，与query同级，此时query的作用是？
● 限定聚合的的文档范围
聚合必须的三要素：
● 聚合名称
● 聚合类型
● 聚合字段
聚合可配置属性有：
● size：指定聚合结果数量
● order：指定聚合结果排序方式
● field：指定聚合字段
1.3.RestAPI实现聚合
1.3.1.API语法
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。
聚合条件的语法：
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：
完整代码如下：
@Test
public void testBucket() throws IOException {
// 准备请求
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel182");
// 准备DSL
request.source().size(0);
request.source().aggregation(AggregationBuilders
.terms("brand_agg")
.field("brand")
.size(20));
// 发起请求
SearchResponse search = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
// 解析结果
Aggregations aggregations = search.getAggregations();
Terms brandAggTems = aggregations.get("brand_agg");
List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandAggTems.getBuckets();
for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
System.out.println("获取到分组：" + bucket.getKeyAsString() + ", 数量=" + bucket.getDocCount());
}
}
完整映射关系如下：
1.3.2.业务需求
需求：搜索页面的品牌、城市等信息不应该是在页面写死，而是通过聚合索引库中的酒店数据得来的：
分析：目前，页面的城市列表、星级列表、品牌列表都是写死的，并不会随着搜索结果的变化而变化。但是用户搜索条件改变时，搜索结果会跟着变化。例如：用户搜索“东方明珠”，那搜索的酒店肯定是在上海东方明珠附近，因此，城市只能是上海，此时城市列表中就不应该显示北京、深圳、杭州这些信息了。
也就是说，搜索结果中包含哪些城市，页面就应该列出哪些城市；搜索结果中包含哪些品牌，页面就应该列出哪些品牌。如何得知搜索结果中包含哪些品牌？如何得知搜索结果中包含哪些城市？
使用聚合功能，利用Bucket聚合，对搜索结果中的文档基于品牌分组、基于城市分组，就能得知包含哪些品牌、哪些城市了。因为是对搜索结果聚合，因此聚合是限定范围的聚合，也就是说聚合的限定条件跟搜索文档的条件一致。
查看浏览器可以发现，前端其实已经发出了这样的一个请求：
请求参数与搜索文档的参数完全一致。返回值类型就是页面要展示的最终结果：
结果是一个Map结构：
● key是字符串，城市、星级、品牌、价格
● value是集合，例如多个城市的名称
1.3.3.业务实现
在cn.itcast.hotel.web包的HotelController中添加一个方法，遵循下面的要求：
● 请求方式：POST
● 请求路径：/hotel/filters
● 请求参数：RequestParams，与搜索文档的参数一致
● 返回值类型：Map>
代码：
@PostMapping("filters")
public Map> getFilters(@RequestBody RequestParams params){
return hotelService.getFilters(params);
}
这里调用了IHotelService中的getFilters方法，尚未实现（因此需要定义这个新的接口）。在cn.itcast.hotel.service.IHotelService中定义新接口方法：
Map> filters(RequestParams params);
在cn.itcast.hotel.service.impl.HotelService中实现该方法：
@Override
public Map> filters(RequestParams params) {
try {
// 1.准备Request
SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
// 2.准备DSL
// 2.1.query
buildBasicQuery(params, request);
// 2.2.设置size
request.source().size(0);
// 2.3.聚合
buildAggregation(request);
// 3.发出请求
SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
// 4.解析结果
Map> result = new HashMap<>();
Aggregations aggregations = response.getAggregations();
// 4.1.根据品牌名称，获取品牌结果
List brandList = getAggByName(aggregations, "brandAgg");
result.put("brand", brandList);
// 4.2.根据品牌名称，获取品牌结果
List cityList = getAggByName(aggregations, "cityAgg");
result.put("city", cityList);
// 4.3.根据品牌名称，获取品牌结果
List starList = getAggByName(aggregations, "starAgg");
result.put("starName", starList);
return result;
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
private void buildAggregation(SearchRequest request) {
request.source().aggregation(AggregationBuilders
.terms("brandAgg")
.field("brand")
.size(100)
);
request.source().aggregation(AggregationBuilders
.terms("cityAgg")
.field("city")
.size(100)
);
request.source().aggregation(AggregationBuilders
.terms("starAgg")
.field("starName")
.size(100)
);
}
private List getAggByName(Aggregations aggregations, String aggName) {
// 4.1.根据聚合名称获取聚合结果
Terms brandTerms = aggregations.get(aggName);
// 4.2.获取buckets
List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();
// 4.3.遍历
List brandList = new ArrayList<>();
for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
// 4.4.获取key
String key = bucket.getKeyAsString();
brandList.add(key);
}
return brandList;
}
2.自动补全
当用户在搜索框输入字符时，我们应该提示出与该字符有关的搜索项，如图：
这种根据用户输入的字母，提示完整词条的功能，就是自动补全了。因为需要根据拼音字母来推断，因此要用到拼音分词功能。
2.1.拼音分词器
要实现根据字母做补全，就必须对文档按照拼音分词。在GitHub上恰好有elasticsearch的拼音分词插件。地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin。
安装方式与IK分词器一样，分三步：
①解压（课程资料已做，无需在做）
②上传到虚拟机中，elasticsearch的plugin目录
● 执行下述指令，会发现存储路径： "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data"
docker volume inspect es-plugins
● 将py文件夹整个拖拽进去
③重启elasticsearch：docker restart es
④测试
详细安装步骤可以参考IK分词器的安装过程。测试用法如下：
POST /_analyze
{
"text": "如家酒店还不错",
"analyzer": "pinyin"
}
结果：
2.2.自定义分词器
默认的拼音分词器会将每个汉字单独分为拼音，而我们希望的是每个词条形成一组拼音，需要对拼音分词器做个性化定制，形成自定义分词器。elasticsearch中分词器（analyzer）的组成包含三部分：
● character filters：在tokenizer之前对文本进行处理。例如删除字符、替换字符
● tokenizer：将文本按照一定的规则切割成词条（term）。例如keyword，就是不分词；还有ik_smart
● tokenizer filter：将tokenizer输出的词条做进一步处理。例如大小写转换、同义词处理、拼音处理等
文档分词时会依次由这三部分来处理文档：
声明自定义分词器的语法如下：
PUT /test
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": { // 自定义分词器
"my_analyzer": { // 分词器名称
"tokenizer": "ik_max_word",
"filter": "py"
}
},
"filter": { // 自定义tokenizer filter
"py": { // 过滤器名称
"type": "pinyin", // 过滤器类型，这里是pinyin
"keep_full_pinyin": false,
"keep_joined_full_pinyin": true,
"keep_original": true,
"limit_first_letter_length": 16,
"remove_duplicated_term": true,
"none_chinese_pinyin_tokenize": false
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"name": {
"type": "text",
"analyzer": "my_analyzer",
"search_analyzer": "ik_smart"
}
}
}
}
测试（测试时候需要加上上述的索引库名称）：
总结：
如何使用拼音分词器？
● ①下载pinyin分词器
● ②解压并放到elasticsearch的plugin目录
● ③重启即可
如何自定义分词器？
