白话Elasticsearch59-数据建模实战_ Nested Aggregation/ Reverse nested Aggregation对嵌套的博客评论数据进行聚合分析

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 白话Elasticsearch59-数据建模实战_ Nested Aggregation/ Reverse nested Aggregation对嵌套的博客评论数据进行聚合分析

20190806092132811.jpg

概述

继续跟中华石杉老师学习ES,第59篇

课程地址https://www.roncoo.com/view/55


官网

Nested Aggregation:戳这里


20190902170816910.png

20190902170829185.png

20190902170842489.png

示例

基于白话Elasticsearch58-数据建模实战_基于nested object实现博客与评论嵌套关系的数据

模拟数据

DELETE website
PUT /website
{
  "mappings": {
    "blogs": {
      "properties": {
        "comments": {
          "type": "nested", 
          "properties": {
            "name":    { "type": "text"  },
            "comment": { "type": "text"  },
            "age":     { "type": "short"   },
            "stars":   { "type": "short"   },
            "date":    { "type": "date"    }
          }
        }
      }
    }
  }
}
PUT /website/blogs/1
{
  "title": "花无缺发表的一篇帖子",
  "content": "我是花无缺,大家要不要考虑一下投资房产和买股票的事情啊。。。",
  "tags": [
    "投资",
    "理财"
  ],
  "comments": [
    {
      "name": "小鱼儿",
      "comment": "什么股票啊?推荐一下呗",
      "age": 28,
      "stars": 4,
      "date": "2016-09-01"
    },
    {
      "name": "黄药师",
      "comment": "我喜欢投资房产,风,险大收益也大",
      "age": 31,
      "stars": 5,
      "date": "2016-10-22"
    }
  ]
}
PUT /website/blogs/2
{
  "title": "2花无缺发表的一篇帖子",
  "content": "2我是花无缺,大家要不要考虑一下投资房产和买股票的事情啊。。。",
  "tags": [
    "房产",
    "金融"
  ],
  "comments": [
    {
      "name": "2小鱼儿",
      "comment": "2什么股票啊?推荐一下呗",
      "age": 44,
      "stars": 4,
      "date": "2016-09-01"
    },
    {
      "name": "2黄药师",
      "comment": "2我喜欢投资房产,风,险大收益也大",
      "age": 55,
      "stars": 5,
      "date": "2016-10-22"
    }
  ]
}
PUT /website/blogs/3
{
  "title": "3花无缺发表的一篇帖子",
  "content": "3我是花无缺,大家要不要考虑一下投资房产和买股票的事情啊。。。",
  "tags": [
    "房产",
    "金融"
  ],
  "comments": [
    {
      "name": "3小鱼儿",
      "comment": "3什么股票啊?推荐一下呗",
      "age": 43,
      "stars": 4,
      "date": "2016-09-01"
    },
    {
      "name": "3黄药师",
      "comment": "2我喜欢投资房产,风,险大收益也大",
      "age": 76,
      "stars": 5,
      "date": "2016-10-22"
    }
  ]
}
#查看mapping
GET /website/_mapping/blogs/
{
  "website": {
    "mappings": {
      "blogs": {
        "properties": {
          "comments": {
            "type": "nested",
            "properties": {
              "age": {
                "type": "short"
              },
              "comment": {
                "type": "text"
              },
              "date": {
                "type": "date"
              },
              "name": {
                "type": "text"
              },
              "stars": {
                "type": "short"
              }
            }
          },
          "content": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          },
          "tags": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          },
          "title": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

需求一: 按照评论日期进行bucket划分,然后拿到每个月的评论的评分的平均值

GET /website/blogs/_search 
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "comments_path": {
      "nested": {
        "path": "comments"
      }, 
      "aggs": {
        "group_by_comments_date": {
          "date_histogram": {
            "field": "comments.date",
            "interval": "month",
            "format": "yyyy-MM"
          },
          "aggs": {
            "avg_stars": {
              "avg": {
                "field": "comments.stars"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}



返回:


2019090220232760.png


需求二: 以年龄 10岁一个划分,看下都有哪些tag

reverse_nested

DSL:

GET /website/blogs/_search 
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "comments_path": {
      "nested": {
        "path": "comments"
      },
      "aggs": {
        "group_by_comments_age": {
          "histogram": {
            "field": "comments.age",
            "interval": 10,
            "min_doc_count": 1
          },
          "aggs": {
            "reverse_path": {
              "reverse_nested": {}, 
              "aggs": {
                "group_by_tags": {
                  "terms": {
                    "field": "tags.keyword"
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}


返回:

 {
  "took": 5,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 3,
    "max_score": 0,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "comments_path": {
      "doc_count": 6,
      "group_by_comments_age": {
        "buckets": [
          {
            "key": 20,
            "doc_count": 1,
            "reverse_path": {
              "doc_count": 1,
              "group_by_tags": {
                "doc_count_error_upper_bound": 0,
                "sum_other_doc_count": 0,
                "buckets": [
                  {
                    "key": "投资",
                    "doc_count": 1
                  },
                  {
                    "key": "理财",
                    "doc_count": 1
                  }
                ]
              }
            }
          },
          {
            "key": 30,
            "doc_count": 1,
            "reverse_path": {
              "doc_count": 1,
              "group_by_tags": {
                "doc_count_error_upper_bound": 0,
                "sum_other_doc_count": 0,
                "buckets": [
                  {
                    "key": "投资",
                    "doc_count": 1
                  },
                  {
                    "key": "理财",
                    "doc_count": 1
                  }
                ]
              }
            }
          },
          {
            "key": 40,
            "doc_count": 2,
            "reverse_path": {
              "doc_count": 2,
              "group_by_tags": {
                "doc_count_error_upper_bound": 0,
                "sum_other_doc_count": 0,
                "buckets": [
                  {
                    "key": "房产",
                    "doc_count": 2
                  },
                  {
                    "key": "金融",
                    "doc_count": 2
                  }
                ]
              }
            }
          },
          {
            "key": 50,
            "doc_count": 1,
            "reverse_path": {
              "doc_count": 1,
              "group_by_tags": {
                "doc_count_error_upper_bound": 0,
                "sum_other_doc_count": 0,
                "buckets": [
                  {
                    "key": "房产",
                    "doc_count": 1
                  },
                  {
                    "key": "金融",
                    "doc_count": 1
                  }
                ]
              }
            }
          },
          {
            "key": 70,
            "doc_count": 1,
            "reverse_path": {
              "doc_count": 1,
              "group_by_tags": {
                "doc_count_error_upper_bound": 0,
                "sum_other_doc_count": 0,
                "buckets": [
                  {
                    "key": "房产",
                    "doc_count": 1
                  },
                  {
                    "key": "金融",
                    "doc_count": 1
                  }
                ]
              }
            }
          }
        ]
      }
    }
  }
}


reverse_nested

reverse_nested : 戳这里

简单来说:基于nested object 下钻的聚合里面,可以用上它外面的field

比如下面的 nested 字段是 comments

 "nested": {
        "path": "comments"
      }


我们想取tags 字段,这个时候就需要使用 reverse_nested


2019090220374013.png


以下用6.4的版本演示

PUT /issues
{
  "mappings": {
    "issue": {
      "properties": {
        "tags": {
          "type": "keyword"
        },
        "comments": {
          "type": "nested",
          "properties": {
            "username": {
              "type": "keyword"
            },
            "comment": {
              "type": "text"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}
GET /issues/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "comments": {
      "nested": {
        "path": "comments"
      },
      "aggs": {
        "top_usernames": {
          "terms": {
            "field": "comments.username"
          },
          "aggs": {
            "comment_to_issue": {
              "reverse_nested": {}, 
              "aggs": {
                "top_tags_per_comment": {
                  "terms": {
                    "field": "tags"
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}


相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
2月前
|
存储 搜索推荐 数据建模
Elasticsearch 的数据建模与索引设计
【9月更文第3天】Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索引擎,广泛应用于全文检索、数据分析等领域。为了确保 Elasticsearch 的高效运行,合理的数据建模和索引设计至关重要。本文将探讨如何为不同的应用场景设计高效的索引结构,并分享一些数据建模的最佳实践。
112 2
|
4月前
|
存储 数据采集 数据处理
数据处理神器Elasticsearch_Pipeline:原理、配置与实战指南
数据处理神器Elasticsearch_Pipeline:原理、配置与实战指南
175 12
|
5月前
|
缓存 数据处理 数据安全/隐私保护
Elasticsearch索引状态管理实战指南
Elasticsearch索引状态管理实战指南
|
5月前
|
存储 索引
Elasticsearch索引之嵌套类型:深度剖析与实战应用
Elasticsearch索引之嵌套类型:深度剖析与实战应用
|
5月前
|
存储 JSON 搜索推荐
Springboot2.x整合ElasticSearch7.x实战(三)
Springboot2.x整合ElasticSearch7.x实战(三)
47 0
|
7天前
|
存储 安全 数据管理
如何在 Rocky Linux 8 上安装和配置 Elasticsearch
本文详细介绍了在 Rocky Linux 8 上安装和配置 Elasticsearch 的步骤,包括添加仓库、安装 Elasticsearch、配置文件修改、设置内存和文件描述符、启动和验证 Elasticsearch,以及常见问题的解决方法。通过这些步骤,你可以快速搭建起这个强大的分布式搜索和分析引擎。
20 5
|
1月前
|
存储 JSON Java
elasticsearch学习一:了解 ES,版本之间的对应。安装elasticsearch,kibana,head插件、elasticsearch-ik分词器。
这篇文章是关于Elasticsearch的学习指南,包括了解Elasticsearch、版本对应、安装运行Elasticsearch和Kibana、安装head插件和elasticsearch-ik分词器的步骤。
109 0
elasticsearch学习一:了解 ES,版本之间的对应。安装elasticsearch,kibana,head插件、elasticsearch-ik分词器。
|
2月前
|
NoSQL 关系型数据库 Redis
mall在linux环境下的部署(基于Docker容器),Docker安装mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、logstash、kibana、mongo
mall在linux环境下的部署(基于Docker容器),docker安装mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、logstash、kibana、mongodb、minio详细教程,拉取镜像、运行容器
mall在linux环境下的部署(基于Docker容器),Docker安装mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、logstash、kibana、mongo
|
3月前
|
数据可视化 Docker 容器
一文教会你如何通过Docker安装elasticsearch和kibana 【详细过程+图解】
这篇文章提供了通过Docker安装Elasticsearch和Kibana的详细过程和图解,包括下载镜像、创建和启动容器、处理可能遇到的启动失败情况(如权限不足和配置文件错误)、测试Elasticsearch和Kibana的连接,以及解决空间不足的问题。文章还特别指出了配置文件中空格的重要性以及环境变量中字母大小写的问题。
一文教会你如何通过Docker安装elasticsearch和kibana 【详细过程+图解】
|
3月前
|
JSON 自然语言处理 数据库
Elasticsearch从入门到项目部署 安装 分词器 索引库操作
这篇文章详细介绍了Elasticsearch的基本概念、倒排索引原理、安装部署、IK分词器的使用,以及如何在Elasticsearch中进行索引库的CRUD操作,旨在帮助读者从入门到项目部署全面掌握Elasticsearch的使用。