ElasticSearch使用总结（六）

之前总结过metric聚合的内容，本篇来说一下bucket聚合的知识。Bucket可以理解为一个桶，他会遍历文档中的内容，凡是符合要求的就放入按照要求创建的桶中。
本篇着重讲解的terms聚合，它是按照某个字段中的值来分类：
比如性别有男、女，就会创建两个桶，分别存放男女的信息。默认会搜集doc_count的信息，即记录有多少男生，有多少女生，然后返回给客户端，这样就完成了一个terms得统计。
Terms聚合

{
    "aggs" : {
        "genders" : {
            "terms" : { "field" : "gender" }
        }
    }
}

得到的结果如下

{
    ...

    "aggregations" : {
        "genders" : {
            "doc_count_error_upper_bound": 0, 
            "sum_other_doc_count": 0, 
            "buckets" : [ 
                {
                    "key" : "male",
                    "doc_count" : 10
                },
                {
                    "key" : "female",
                    "doc_count" : 10
                },
            ]
        }
    }
}

数据的不确定性
使用terms聚合，结果可能带有一定的偏差与错误性。
举个例子：我们想要获取name字段中出现频率最高的前5个。
此时，客户端向ES发送聚合请求，主节点接收到请求后，会向每个独立的分片发送该请求。
分片独立的计算自己分片上的前5个name，然后返回。当所有的分片结果都返回后，在主节点进行结果的合并，再求出频率最高的前5个，返回给客户端。
这样就会造成一定的误差，比如最后返回的前5个中，有一个叫A的，但是由于每个分片独立的保存信息，信息的分布也是不确定的。有可能第一个分片中B的信息有9个，但是没有排到前5，所以没有在最后合并的结果中出现。这就导致B的总数少计算了9，本来可能排到第一位，却排到了A的后面。
size与shard_size
为了改善上面的问题，就可以使用size和shard_size参数。

size参数规定了最后返回的term个数(默认是10个)
shard_size参数规定了每个分片上返回的个数
如果shard_size小于size，那么分片也会按照size指定的个数计算

通过这两个参数，如果我们想要返回前5个，size=5;shard_size可以设置大于5，这样每个分片返回的词条信息就会增多，相应的误差几率也会减小。
通过这两个参数，如果我们想要返回前5个，size=5;shard_size可以设置大于5，这样每个分片返回的词条信息就会增多，相应的误差几率也会减小。

order排序
order指定了最后返回结果的排序方式，默认是按照doc_count排序。

{
    "aggs" : {
        "genders" : {
            "terms" : {
                "field" : "gender",
                "order" : { "_count" : "asc" }
            }
        }
    }
}

也可以按照字典方式排序:

{
    "aggs" : {
        "genders" : {
            "terms" : {
                "field" : "gender",
                "order" : { "_term" : "asc" }
            }
        }
    }
}

当然也可以通过order指定一个单值的metric聚合，来排序

{
    "aggs" : {
        "genders" : {
            "terms" : {
                "field" : "gender",
                "order" : { "avg_height" : "desc" }
            },
            "aggs" : {
                "avg_height" : { "avg" : { "field" : "height" } }
            }
        }
    }
}

同时也支持多值的Metric聚合，不过要指定使用的多值字段：

{
    "aggs" : {
        "genders" : {
            "terms" : {
                "field" : "gender",
                "order" : { "height_stats.avg" : "desc" }
            },
            "aggs" : {
                "height_stats" : { "stats" : { "field" : "height" } }
            }
        }
    }
}

min_doc_count与shard_min_doc_count
聚合的字段可能存在一些频率很低的词条，如果这些词条数目比例很大，那么就会造成很多不必要的计算。
因此可以通过设置min_doc_count和shard_min_doc_count来规定最小的文档数目，只有满足这个参数要求的个数的词条才会被记录返回。

通过名字就可以看出：

min_doc_count：规定了最终结果的筛选
shard_min_doc_count：规定了分片中计算返回时的筛选

ElasticSearch使用总结（六）

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