Elasticsearch强大的聚合功能Facet
在常规数据库中，我们都知道有一个sql就是group，分组。如果主表只有对应的一个列记录的分组的ID，那么还好统计，比如说每本书book表，有一个分类catId，记录是属于哪一类的书，那么直接按照catId进行分组即可。可是在实际应用种，并非如此简单。一本书往往属于多个分类，比如：某本书既属于科技类书，又属于儿童类书，要求按照这两种条件进行筛选，都能筛选出来，如果要求按照分类进行统计数量，数据库怎么group?我们且抛开种种解决方案，来看看Elasticsearch里面对这种需求，是多么的容易统计。
首先，我们需要造些数据，需要用到一个模型，这个模型定义了一个type，就算类型吧，我们用这个属性来演示常规的group。还有一个catIds的列表模型，这个来解决我们上面描述的一本书对应多个分类的需求。模型定义如下：
import java.io.Serializable; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; import com.donlianli.es.ESUtils; /** * 这个是为分组定义的一个模型 * catIds通常为一对多的分类ID * @author donlian */ public class FacetTestModel implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 3174577828007649745L; /** * 随便编写的一些值，type属性只能取这里面的其中一个 */ private String[] types= new String[]{ "type1","type2","type3","type4","type5","type6","type7", "type11","type12","type13","type14","type15","type16","type17" }; //主ID private long id; //类型，为types之一 private String type; /** * 所属分类，范围为1-50 */ private List<Integer> catIds; public FacetTestModel(){ Random r = new Random(); int n = Math.abs(r.nextInt()); int index = n%14; this.type = types[index]; this.id = Math.abs(r.nextLong()); n = n%50; catIds = new ArrayList<Integer>(); catIds.add(n); int ys = n%3; if(ys!=0){ for(int i=1;i<ys+1;i++){ catIds.add(n+i); } } } public static void main(String[] argv){ for(int i=0;i<10;i++){ FacetTestModel f = new FacetTestModel(); System.out.println(ESUtils.toJson(f)); } } set,get方法，自己写吧 }
接着就是初始化数据。
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequestBuilder; import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse; import org.elasticsearch.action.index.IndexRequestBuilder; import org.elasticsearch.client.Client; import com.donlianli.es.ESUtils; import com.donlianli.es.model.FacetTestModel; public class BulkIndexTest { public static void main(String[] args) { Client client = ESUtils.getClient(); BulkRequestBuilder bulkRequest = client.prepareBulk(); for(int i=0;i<10;i++){ String json = ESUtils.toJson(new FacetTestModel()); IndexRequestBuilder indexRequest = client.prepareIndex("test", "test") //指定不重复的ID .setSource(json).setId(String.valueOf(i)); //添加到builder中 bulkRequest.add(indexRequest); } BulkResponse bulkResponse = bulkRequest.execute().actionGet(); if (bulkResponse.hasFailures()) { System.out.println(bulkResponse.buildFailureMessage()); } } }
接下来，我们首先对type进行统计。在elasticsearch中，分组的功能叫facet，不知道为啥起这个名称。总之，就是对type的每一个值的数量进行统计，注意，要设置里面的size条件，否则默认只返回10个。
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse; import org.elasticsearch.client.Client; import org.elasticsearch.index.query.FilterBuilders; import org.elasticsearch.search.facet.FacetBuilders; import org.elasticsearch.search.facet.Facets; import org.elasticsearch.search.facet.terms.TermsFacet; import org.elasticsearch.search.facet.terms.TermsFacetBuilder; import com.donlianli.es.ESUtils; public class GroupTest { public static void main(String[] argv){ Client client = ESUtils.getClient(); TermsFacetBuilder facetBuilder = FacetBuilders.termsFacet("typeFacetName"); facetBuilder.field("type").size(Integer.MAX_VALUE); facetBuilder.facetFilter(FilterBuilders.matchAllFilter()); SearchResponse response = client.prepareSearch("test") .setTypes("test") .addFacet(facetBuilder) .setFilter(FilterBuilders.matchAllFilter()) .execute() .actionGet(); Facets f = response.facets(); //跟上面的名称一样 TermsFacet facet = (TermsFacet)f.getFacets().get("typeFacetName"); for(TermsFacet.Entry tf :facet.entries()){ System.out.println(tf.getTerm()+" : " + tf.getCount()); } client.close(); } }
运行程序后，大概得到如下结果：
type3 : 4 type7 : 1 type6 : 1 type4 : 1 type13 : 1 type12 : 1 type11 : 1
正好10个。初始化代码能对的上。
下面，我们就要对catIds进行统计了，再统计之前，我们先看看es里面都存储的是那些数据。
{id=3683174899323317453, catIds=[4, 5], type=type3}
{id=271209313870366004, catIds=[26, 27, 28], type=type3}
{id=348654892174153835, catIds=[41, 42, 43], type=type4}
{id=6826187683023110944, catIds=[46, 47], type=type7}
{id=3437591661789488747, catIds=[22, 23], type=type3}
{id=6365837443081614150, catIds=[37, 38], type=type11}
{id=2387331048448677498, catIds=[20, 21, 22], type=type3}
{id=5595404824923951817, catIds=[31, 32], type=type13}
{id=3593797446463621044, catIds=[30], type=type12}
{id=5824112111832084165, catIds=[1, 2], type=type6}
怎么对catIds进行统计呢，代码跟上面进行单个统计一样。
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse; import org.elasticsearch.client.Client; import org.elasticsearch.index.query.FilterBuilders; import org.elasticsearch.search.facet.FacetBuilders; import org.elasticsearch.search.facet.Facets; import org.elasticsearch.search.facet.terms.TermsFacet; import org.elasticsearch.search.facet.terms.TermsFacetBuilder; import com.donlianli.es.ESUtils; public class GroupTest2 { public static void main(String[] argv){ Client client = ESUtils.getClient(); TermsFacetBuilder facetBuilder = FacetBuilders.termsFacet("catIdName"); facetBuilder.field("catIds").size(Integer.MAX_VALUE); facetBuilder.facetFilter(FilterBuilders.matchAllFilter()); SearchResponse response = client.prepareSearch("test") .setTypes("test") .addFacet(facetBuilder) .setFilter(FilterBuilders.matchAllFilter()) .execute() .actionGet(); Facets f = response.facets(); //跟上面的名称一样 TermsFacet facet = (TermsFacet)f.getFacets().get("catIdName"); for(TermsFacet.Entry tf :facet.entries()){ System.out.println("键:"+tf.getTerm()+" ;数量: " + tf.getCount()); } client.close(); } }
运行结果：
键:22 ;数量: 2 键:47 ;数量: 1 键:46 ;数量: 1 键:43 ;数量: 1 键:42 ;数量: 1 键:41 ;数量: 1 键:38 ;数量: 1 键:37 ;数量: 1 键:32 ;数量: 1 键:31 ;数量: 1 键:30 ;数量: 1 键:28 ;数量: 1 键:27 ;数量: 1 键:26 ;数量: 1 键:23 ;数量: 1 键:21 ;数量: 1 键:20 ;数量: 1 键:5 ;数量: 1 键:4 ;数量: 1 键:2 ;数量: 1 键:1 ;数量: 1
再和上面的数据对对，是不是除了22，其他的都是一个？
在分组这方面，ES真的很强大，除了上面的支持列表分组外，还支持范围分组rangeFacet，多个分组可以一次全部发送给ES等等，更多功能，大家还是自己多多验证。