原文：https://www.fanhaobai.com/2017/08/elasticsearch-advanced-search.html
文章 Elasticsearch檢索實戰 已經講述了 Elasticsearch 基本檢索使用，已滿足大部分檢索場景，但是某些特定項目中會使用到 聚合 和 LBS 這類高級檢索，以滿足檢索需求。這里將講述 Elasticsearch 的聚合和 LBS 檢索使用方法。
本文示例的房源數據，見這里，檢索同樣使用 Elasticsearch 的 DSL 對比 SQL 來說明。
聚合
常規聚合
aggs 子句聚合是 Elasticsearch 常規的聚合實現方式。
桶和指標
先理解這兩個基本概念：
| 名稱 | 描述 |
|---|---|
| 桶（Buckets） | 滿足特定條件的文檔的集合 |
| 指標（Metrics） | 對桶內的文檔進行統計計算 |
每個聚合都是 一個或者多個桶和零個或者多個指標 的組合，聚合可能只有一個桶，可能只有一個指標，或者可能兩個都有。例如這個 SQL：
SELECT COUNT(field_name) FROM table GROUP BY field_name
其中COUNT(field_name)相當于指標，GROUP BY field_name相當于桶。桶在概念上類似于 SQL 的分組（GROUP BY），而指標則類似于 COUNT() 、 SUM() 、 MAX() 等統計方法。
桶和指標的可用取值列表：
| 分類 | 操作符 | 描述 |
|---|---|---|
| 桶 | terms | 按精確值劃分桶 |
| 指標 | sum | 桶內對該字段值求總數 |
| 指標 | min | 桶內對該字段值求最小值 |
| 指標 | max | 桶內對該字段值求最大值 |
| 指標 | avg | 桶內對該字段值求平均數 |
| 指標 | cardinality（ 基數） | 桶內對該字段不同值的數量（distinct 值） |
簡單聚合
Elasticsearch 聚合 DSL 描述如下：
"aggs" : {
"aggs_name" : {
"operate" : { "field" : "field_name" }
}
}
其中，aggs_name 表示聚合結果返回的字段名，operate 表示桶或指標的操作符名，field_name 為需要進行聚合的字段。
- 例1，統計西二旗每個小區的房源數量：
-- SQL描述
SELECT resblockId, COUNT(resblockId) FROM rooms WHERE bizcircleCode = 611100314 GROUP BY resblockId
Elasticsearch 聚合為：
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"bool": {
"must": [{ "term": { "bizcircleCode": 611100314 }}]
}
}
}
},
"aggs": {
"resblock_list": {
"terms": { "field": "resblockId" }
}
}
}
聚合結果如下：
{
"hits": {
"total": 6,
"max_score": 1,
"hits": [... ...]
},
"aggregations": {
"resblock_list": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": 1321052240532, //小區id為1321052240532有4間房
"doc_count": 4
},
{
"key": 1111047349969,//小區id為1111047349969有1間房
"doc_count": 1
},
{
"key": 1111050770108,//小區id為1111050770108有1間房
"doc_count": 1
}
]
}
}}
可見，此時聚合的結果有且只有分組后文檔的 數量，只適合做一些分組后文檔數的統計。
- 例2，去重統計西二旗小區的數量：
-- SQL描述
SELECT COUNT(DISTINCT resblockId) FROM rooms WHERE bizcircleCode = 611100314
使用 cardinality 指標統計：
{
"aggs": {
"resblock_count": {
"cardinality": {
"field": "resblockId"
}
}
}
}
添加度量指標
上述的簡單聚合，雖然可以統計桶內的文檔數量，但是沒法實現組內的其他指標統計，比如小區內的最低房源價格，這時就可以給桶添加一個 min 指標。
-- SQL描述
SELECT resblockId, MIN(price) FROM rooms WHERE bizcircleCode = 611100314
添加 min 指標后為：
{
"aggs": {
"resblock_list": {
"terms": { "field": "resblockId" },
"aggs": {
"min_price": {
"min": { "field": "price" }
}
}
}
}
}
結果為：
"buckets": [
{
"key": 1321052240532,
"doc_count": 4,
"min_price": {
"value": 3320
}
}
]
嵌套桶
當然桶與桶之間也可以進行嵌套，這樣就能滿足復雜的聚合場景了。
例如，統計每個商圈的房源價格分布情況：
-- SQL描述
SELECT bizcircleCode, GROUP_CONCAT(price) FROM rooms WHERE cityCode = 110000 GROUP BY bizcircleCode
桶聚合實現如下：
{
"aggs": {
"bizcircle_price": {
"terms": { "field": "bizcircleCode" },
"aggs": {
"price_list": {
"terms": { "field": "price" }
}
}
}
}
}
聚合結果如下：
{
"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
}
]
},
... ...
]
}
增加文檔信息
通常情況下，聚合只返回了統計的一些指標，當需要獲取聚合后每組的文檔信息（小區的名字和坐標等）時，該怎么處理呢？這時，使用 top_hits 子句就可以實現。
例如，獲取西二旗每個小區最便宜的房源信息：
{
"aggs": {
"rooms": {
"top_hits": {
"size": 1,
"sort": { "price": "asc" },
"_source": []
}
}
}
}
其中，size 為組內返回的文檔個數，sort 表示組內文檔的排序規則，_source 指定組內文檔返回的字段。
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": "領秀慧谷C區",
"size": 15.3,
"bizcircleName": [ "西二旗", "回龍觀" ],
"location": "40.106349,116.31051",
},
"sort": [ 3500 ]
}
]
}
}
}]
}
}
字段折疊
從 Elasticsearch 5.0 之后，增加了一個新特性 field collapsing（字段折疊），字段折疊就是特定字段進行合并并去重，然后返回結果集，該功也能實現 agg top_hits 的聚合效果。
例如， 增加文檔信息 部分的獲取西二旗每個小區最便宜的房源信息，可以實現為：
{
"collapse": {
"field": "resblockId", //按resblockId字段進行折疊
"inner_hits": {
"name": "top_price", //房源信息結果鍵名
"size": 1, //每個折合集文檔數
"sort": [ //每個折合集文檔排序規則
{ "price": "desc" }
],
"_source": [] //文檔的字段
}
}
}
檢索結果如下：
{
"hits": {
"total": 7,
"hits": [
{
"_index": "rooms",
"_score": 1,
"_source": {
"resblockId": 1111050770108,
"resblockName": "領秀慧谷C區",
... ...
},
"fields": {
"resblockId": [ 1111050770108 ]
},
"inner_hits": {
"top_price": {
"hits": {
"total": 1,
"hits": [
{
"_index": "rooms",
"_source": {
"resblockId": 1111050770108,
"resblockName": "領秀慧谷C區",
"price": 3500,
... ...
"location": "40.106349,116.31051"
},
"sort": [ 3500 ]
}]
}
}
}
]
}
}
Field collapsing 和 agg top_hits 區別：field collapsing 的結果是夠精確，同時速度較快，更支持分頁功能。
LBS
Elasticsearch 同樣也支持了空間位置檢索，即可以通過地理坐標點進行過濾檢索。
索引格式
由于地理坐標點不能被動態映射自動檢測，需要顯式聲明對應字段類型為 geo-point，如下：
PUT /rooms //索引名
{
"mappings": {
"restaurant": {
"properties": {
... ...
"location": { //空間位置檢索字段
"type": "geo_point" //字段類型
}
}
}
}
}
數據格式
當需檢索字段類型設置成 geo_point 后，推送的經緯度信息的形式可以是字符串、數組或者對象，如下：
| 形式 | 符號 | 示例 |
|---|---|---|
| 字符串 | “lat,lon” | “40.060937,116.315943” |
| 對象 | lat 和 lon | { “lat”:40.060937, “lon”:116.315943 } |
| 數組 | [lon, lat] | [116.315943, 40.060937] |
特別需要注意數組形式時 lon 與 lat 的前后位置，不然就果斷踩坑了。
然后，推送含有經緯度的數據：
POST /rooms/room/
{
"resblockId": 1321052240532,
"resblockName": "領秀新硅谷1號院",
"houseId": 1112046338679,
"cityCode": 110000,
"size": 14,
"bizcircleCode": [ 611100314 ],
"bizcircleName": [ "西二旗" ],
"price": 3330,
"location": "40.060937,116.315943"
}
檢索過濾方式
Elasticsearch 中支持 4 種地理坐標點過濾器，如下表：
| 名稱 | 描述 |
|---|---|
| geo_distance | 找出與指定位置在給定距離內的點 |
| geo_distance_range | 找出與指定點距離在最小距離和最大距離之間的點 |
| geo_bounding_box | 找出落在指定矩形框中的點 |
| geo_polygon | 找出落在多邊形中的點，將不說明 |
例如，查找西二旗地鐵站 4km 的房源信息：
{
"filter": { //過濾器
"geo_distance": {
"distance": "4km",
"location": {
"lat": 40.106349,
"lon": 116.31051
}
}
}
}
LBS 檢索的結果為：
{
"hits": [
{
"_index": "rooms",
"_source": {
"resblockId": 1111050770108,
"resblockName": "領秀慧谷C區",
... ...
"location": "40.106349,116.31051"
}
},
{
"_index": "rooms",
"_source": {
"resblockId": 1111047349969,
"resblockName": "融澤嘉園",
... ...
"location": "40.074203,116.315445"
}
}
]
}
總結
本文講述了使用 Elasticsearch 進行 聚合 和 LBS 檢索，盡管文中只是以示例形式進行說明，會存在很多不全面的地方，還是希望對你我學習 Elasticsearch 能有所幫助。
