「这是我参与11月更文挑战的第5天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战」

一、ElasticSearch 文档分值 _score 计算底层原理

1）boolean model

根据用户的query条件，先过滤出包含指定 term(关键字) 的 doc（文档）

query "hello world" ‐‐> hello / world / hello & world
bool ‐‐> must/must not/should ‐‐> 过滤 ‐‐> 包含 / 不包含 / 可能包含
doc ‐‐> 不打分数 ‐‐> 正或反 true or false ‐‐> 为了减少后续要计算的doc的数量，提升性能

2）relevance score算法

简单来说，就是计算出，一个索引中的文本，与搜索文本，他们之间的关联匹配程度

Elasticsearch使用的是 term frequency/inverse document frequency 算法，简称为 TF/IDF算法

Term frequency：搜索文本中的各个词条在field文本中出现了多少次，出现次数越多，就越相关 搜索请求：hello world

doc1：hello you, and world is very good
doc2：hello, how are you

Inverse document frequency：搜索文本中的各个词条在整个索引的所有文档中出现了多少次，出现的次数越多，就越不相关

搜索请求：hello world

doc1：hello, tuling is very good
doc2：hi world, how are you

比如说，在index中有1万条document，hello这个单词在所有的document中，一共出现
了1000次；world这个单词在所有的document中，一共出现了100次

Field-length norm：field长度，field越长，相关度越弱

搜索请求：hello world

doc1：{ "title": "hello article", "content": "...... N个单词" }
doc2：{ "title": "my article", "content": "...... N个单词，hi world" }

hello world在整个index中出现的次数是一样多的
doc1更相关，title field更短
2、分析一个document上的_score是如何被计算出来的

GET /es_db/_doc/1/_explain 
{ 
"query": { 
"match": { 
"remark": "java developer" 
} 
} 
} 
复制代码

二、分词器工作流程

1、切分词语，normalization

给你一段句子，然后将这段句子拆分成一个一个的单个的单词，同时对每个单词进行
normalization（时态转换，单复数转换），分词器
recall，召回率：搜索的时候，增加能够搜索到的结果的数量

character filter：在一段文本进行分词之前，先进行预处理，比如说最常见的就是，过滤html 
标签（
<span>hello<span> ‐‐> hello），& ‐‐> and（I&you ‐‐> I and you） 

tokenizer：分词，hello you and me ‐‐> hello, you, and, me 

token filter：lowercase，stop word，synonymom，liked ‐‐> like，Tom ‐‐> tom，a/th 
e/an ‐‐> 干掉，small ‐‐> little 
# 一个分词器，很重要，将一段文本进行各种处理，最后处理好的结果才会拿去建立倒 
排索引 
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2、内置分词器的介绍

Set the shape to semi‐transparent by calling set_trans(5)

standard analyzer：set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5（默认的是standard）

simple analyzer：set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set, tran

whitespace analyzer：Set, the, shape, to, semi‐transparent, by, calling, set_trans(5)

stop analyzer:移除停用词，比如a the it等等

测试：

POST _analyze 
{ 
"analyzer":"standard", 
"text":"Set the shape to semi‐transparent by calling set_trans(5)" 
} 
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3、定制分词器

1）默认的分词器

standard
standard tokenizer：以单词边界进行切分
standard token filter：什么都不做
lowercase token filter：将所有字母转换为小写
stop token filer（默认被禁用）：移除停用词，比如a the it等等

2）修改分词器的设置启用english停用词token filter

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "es_std": {
          "type": "standard",
          "stopwords": "_english_"
        }
      }
    }
  }
} 

GET /my_index/_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "a dog is in the house"
} 

GET /my_index/_analyze
{
  "analyzer": "es_std",
  "text": "a dog is in the house"
} 
复制代码

3、定制化自己的分词器

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "char_filter": {
        "&_to_and": {
          "type": "mapping",
          "mappings": [
            "&=> and"
          ]
        }
      },
      "filter": {
        "my_stopwords": {
          "type": "stop",
          "stopwords": [
            "the",
            "a"
          ]
        }
      },
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "type": "custom",
          "char_filter": [
            "html_strip",
            "&_to_and"
          ],
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [
            "lowercase",
            "my_stopwords"
          ]
        }
      }
    }
  }
} 

GET /my_index/_analyze
{
  "text": "tom&jerry are a friend in the house, <a>, HAHA!!",
  "analyzer": "my_analyzer"
} 

PUT /my_index/_mapping/my_type
{
  "properties": {
    "content": {
      "type": "text",
      "analyzer": "my_analyzer"
    }
  }
} 
复制代码

3）ik分词器详解

ik配置文件地址：es/plugins/ik/config目录
IKAnalyzer.cfg.xml：用来配置自定义词库
main.dic：ik原生内置的中文词库，总共有27万多条，只要是这些单词，都会被分在
一起quantifier.dic：放了一些单位相关的词
suffix.dic：放了一些后缀
surname.dic：中国的姓氏
stopword.dic：英文停用词
ik原生最重要的两个配置文件
main.dic：包含了原生的中文词语，会按照这个里面的词语去分词
stopword.dic：包含了英文的停用词
停用词，stopword
a the and at but
一般，像停用词，会在分词的时候，直接被干掉，不会建立在倒排索引中

4）IK分词器自定义词库

（1）自己建立词库：每年都会涌现一些特殊的流行词，网红，蓝瘦香菇，喊麦，鬼畜，一般不会在ik的原生词典里
自己补充自己的最新的词语，到ik的词库里面去
IKAnalyzer.cfg.xml：ext_dict，custom/mydict.dic
补充自己的词语，然后需要重启es，才能生效
（2）自己建立停用词库：比如了，的，啥，么，我们可能并不想去建立索引，
让人家搜索
custom/ext_stopword.dic，已经有了常用的中文停用词，可以补充自己的停用词，然后重启es1 IK分词器源码下载：
github.com/medcl/elast…

5）IK热更新

每次都是在es的扩展词典中，手动添加新词语，很坑
（1）每次添加完，都要重启es才能生效，非常麻烦
（2）es是分布式的，可能有数百个节点，你不能每次都一个一个节点上面去修改
es不停机，直接我们在外部某个地方添加新的词语，es中立即热加载到这些新词语
IKAnalyzer.cfg.xml

<properties> 
<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment> 
<!‐‐用户可以在这里配置自己的扩展字典 ‐‐> 
<entry key="ext_dict">location</entry> 
<!‐‐用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典‐‐> 
<entry key="ext_stopwords">location</entry> 
<!‐‐用户可以在这里配置远程扩展字典 ‐‐> 
<entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> 
<!‐‐用户可以在这里配置远程扩展停止词字典‐‐> 
<entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> 
</properties> 
 
复制代码

三. 高亮显示

在搜索中，经常需要对搜索关键字做高亮显示，高亮显示也有其常用的参数，在这个案例中做一些常用参数的介绍。
现在搜索cars索引中remark字段中包含“大众”的document。并对“XX关键字”做高亮显示，高亮效果使用html标签，并设定字体为红色。如果remark数据过长，则只显示前 20 个字符。

PUT /news_website
{
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}



PUT /news_website 
{ 
"settings" : { 
"index" : { 
"analysis.analyzer.default.type": "ik_max_word" 
} 
} 
} 




PUT /news_website/_doc/1 
{ 
"title": "这是我写的第一篇文章", 
"content": "大家好，这是我写的第一篇文章，特别喜欢这个文章门户网站！！！" 
} 
复制代码

查询 title : "文章"

GET /news_website/_doc/_search
{
  "query":{
   "match":{
     "title":"文章"
     
   }
   },
   "highlight":{
     "fields":{
       "title":{}}
     
   }
}
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查询结果

{
  "took" : 878,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 0.2876821,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "news_website",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "title" : "这是我写的第一篇文章",
          "content" : "大家好，这是我写的第一篇文章，特别喜欢这个文章门户网站！！！"
        },
        "highlight" : {
          "title" : [
            "这是我写的第一篇<em>文章</em>"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}
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表现，会变成红色，所以说你的指定的field中，如果包含了那个搜索词的话，就会在那个field的文本中，对搜索词进行红色的高亮显示

GET /news_website/_doc/_search 
{ 
"query": { 
"bool": { "should": [ 
{ 
"match": { 
"title": "文章" 
} 
}, 
{ 
"match": { 
"content": "文章" 
} 
} 
] 
} 
}, 
"highlight": { 
"fields": { 
"title": {}, 
"content": {} 
} 
} 
} 
复制代码

highlight中的field，必须跟query中的field一一对齐的

2、常用的highlight介绍 plain highlight，lucene highlight，
默认 posting highlight，index_options=offsets

（1）性能比plain highlight要高，因为不需要重新对高亮文本进行分词
（2）对磁盘的消耗更少

DELETE news_website 
PUT /news_website 
{ 
"mappings": { 
"properties": { 
"title": { 
"type": "text", 
"analyzer": "ik_max_word" 
}, "content": { 
"type": "text", 
"analyzer": "ik_max_word", 
"index_options": "offsets" 
} 
} 
} 
} 

PUT /news_website/_doc/1 
{ 
"title": "我的第一篇文章", 
"content": "大家好，这是我写的第一篇文章，特别喜欢这个文章门户网站！！！" 
} 

GET /news_website/_doc/_search 
{ 
"query": { 
"match": { 
"content": "文章" 
} 
}, 
"highlight": { 
"fields": { 
"content": {} 
} 
} 
} 
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fast vector highlight
index‐time term vector设置在mapping中，就会用fast verctor highlight
（1）对大field而言（大于1mb），性能更高


DELETE /news_website 

PUT /news_website 
{ 
"mappings": { 
"properties": { 
"title": { 
"type": "text", "analyzer": "ik_max_word" 
}, 
"content": { 
"type": "text", 
"analyzer": "ik_max_word", 
"term_vector" : "with_positions_offsets" 
} 
} 
} 
} 
复制代码

强制使用某种highlighter，比如对于开启了term vector的field而言，可以强制使用plain hlight

GET /news_website/_doc/_search 
{ 
"query": { 
"match": { 
"content": "文章" 
} 
}, 
"highlight": { 
"fields": { 
"content": { 
"type": "plain" 
} 
} 
} 
} 
复制代码

总结一下，其实可以根据你的实际情况去考虑，一般情况下，用plain highlight也就足够了，不需要做其他额外的设置如果对高亮的性能要求很高，可以尝试启用posting highlight 如果field的值特别大，超过了1M，那么可以用fast vector highlight

3、设置高亮html标签，默认是<em>标签

GET /news_website/_doc/_search 
{ 
"query": { 
"match": { 
"content": "文章" 
} 
}, "highlight": { 
"pre_tags": ["<span color='red'>"], 
"post_tags": ["</span>"], 
"fields": { 
"content": { 
"type": "plain" 
} 
} 
} 
} 
复制代码

4、高亮片段fragment的设置


GET /news_website/_doc/_search
{ 
 "query" : { 
 "match": { "content": "文章" } 
 }
, 
"highlight" : { 
"fields" : { 
"content" : {"fragment_size" : 150, "number_of_fragments" : 3 } 
} 
} 
} 

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fragment_size: 你一个Field的值，比如有长度是1万，但是你不可能在页面上显示这么长啊。。。设置要显示出来的fragment文本判断的长度，默认是100 number_of_fragments：你可能你的高亮的fragment文本片段有多个片段，你可以指定就显示几个片段

四、聚合搜索技术深入

bucket 和 metric 概念简介

bucket就是一个聚合搜索时的数据分组。如：销售部门有员工张三和李四，开发部门有员工王五和赵六。那么根据部门分组聚合得到结果就是两个bucket。销售部门 bucket中有张三和李四，开发部门 bucket中有王五和赵六。
metric就是对一个bucket数据执行的统计分析。如上述案例中，开发部门有2个员工，销售部门有2个员工，这就是metric。metric有多种统计，如：求和，最大值，最小值，平均值等。
1 用一个大家容易理解的SQL语法来解释，如：select count() from table group by colum n。那么group by column分组后的每组数据就是bucket。对每个分组执行的count()就是metric。
2.准备案例数据

DELETE /cars
PUT /cars 
{ 
"mappings": { 
"properties": { 
"price": { 
"type": "long" 
}, 
"color": { 
"type": "keyword" 
}, 
"brand": { 
"type": "keyword" 
}, 
"model": { 
"type": "keyword" 
}, 
"sold_date": { 
"type": "date",
"format": ["yyyy-MM-dd"]
}, 
"remark" : { 
"type" : "text", 
"analyzer" : "ik_max_word" 
} 
} 
} 
} 

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批量写入数据，注意日期格式



GET /cars/_doc/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

POST /cars/_bulk
{"index":{}}
{ "price" : 258000, "color" : "金色", "brand":"大众", "model" : "大众迈腾", "sold_date" : "2015-01-11","remark" : "大众中档车" }
{"index":{}}
{ "price" : 123000, "color" : "金色", "brand":"大众", "model" : "大众速腾", "sold_date" : "2015-02-11","remark" : "大众神车" }
{"index":{}}
{ "price" : 239800, "color" : "白色", "brand":"标志", "model" : "标志508", "sold_date" : "2015-03-11","remark" : "标志品牌全球上市车型" }
{"index":{}}
{ "price" : 148800, "color" : "白色", "brand":"标志", "model" : "标志408", "sold_date" : "2015-04-11","remark" : "比较大的紧凑型车" }
{"index":{}}
{ "price" : 1998000, "color" : "黑色", "barand":"大众", "model" : "大众辉腾", "sold_date" : "2015-05-11","remark" : "大众最让人肝疼的车" }
{"index":{}}
{ "price" : 218000, "color" : "红色", "brand":"奥迪", "model" : "奥迪A4", "sold_date" :"2015-06-11","remark" : "小资车型" }
{"index":{}}
{ "price" : 489000, "color" : "黑色", "brand":"奥迪", "model" : "奥迪A6", "sold_date" : "2015-07-11","remark" : "政府专用？" }
{"index":{}}
{ "price" : 1899000, "color" : "黑色", "brand":"奥迪", "model" : "奥迪A 8", "so ld_date" : "2021-10-11" ,"remark" : "很贵的大A6。。。" } 
复制代码

1、根据color分组统计销售数量

只执行聚合分组，不做复杂的聚合统计。在ES中最基础的聚合为terms，相当于
SQL中的count。
在ES中默认为分组数据做排序，使用的是doc_count数据执行降序排列。可以使用
_key元数据，根据分组后的字段数据执行不同的排序方案，也可以根据_count元数
据，根据分组后的统计值执行不同的排序方案。

GET /cars/_search
{
"size" : 8, # 显示数据条数
"aggs": {
"group_by_color": {
"terms": {
"field": "color",
"order": {
"_count": "desc"
}
}
}
}
}

复制代码

2、统计不同color车辆的平均价格

本案例先根据color执行聚合分组，在此分组的基础上，对组内数据执行聚合统计，这个组内数据的聚合统计就是metric。同样可以执行排序，因为组内有聚合统计，且对统计数据给予了命名avg_by_price，所以可以根据这个聚合统计数据字段名执行排序逻辑。
场景：下钻分析

GET /cars/_search 
{ 
"aggs": { 
"group_by_color": { 
"terms": { 
"field": "color", 
"order": { 
"avg_by_price": "asc" 
} 
}, 
"aggs": { 
"avg_by_price": { 
"avg": { 
"field": "price" 
} 
} 
} 
} 
} 
} 
复制代码

size可以设置为0，表示不返回ES中的文档，只返回ES聚合之后的数据，提高查询速度，当然如果你需要这些文档的话，也可以按照实际情况进行设置

GET /cars/_search
{
"size" : 0,
"aggs": {
"group_by_color": {
"terms": {
"field": "color"
},
"aggs": {
"group_by_brand" : {
"terms": {
"field": "brand",
"order": {
"avg_by_price": "desc"
}
},
"aggs": {18 "avg_by_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
}
} 
复制代码

3、统计不同 color 不同 brand 中车辆的平均价格

先根据color聚合分组，在组内根据brand再次聚合分组，这种操作可以称为下钻
分析。
Aggs如果定义比较多，则会感觉语法格式混乱，aggs语法格式，有一个相对固定
的结构，简单定义：aggs可以嵌套定义，可以水平定义。
嵌套定义称为下钻分析。水平定义就是平铺多个分组方式。

# 语法
GET /index_name/type_name/_search 
{ 
"aggs" : { 
"定义分组名称（最外层）": { 
"分组策略如：terms、avg、sum" : { 
"field" : "根据哪一个字段分组", 
"其他参数" : "" 
}, 
"aggs" : { 
"分组名称1" : {}, 
"分组名称2" : {} 
} 
} 
} 
} 

# 实践案例
GET /cars/_search 
{ 
"aggs": { 
"group_by_color": { 
"terms": { 
"field": "color",
"order": { 
"avg_by_price_color": "asc" 
} 
}, 
"aggs": { 
"avg_by_price_color" : { 
"avg": { 
"field": "price" 
} 
}, 
"group_by_brand" : { 
"terms": { 
"field": "brand", 
"order": { 
"avg_by_price_brand": "desc" 
} 
}, 
"aggs": { 
"avg_by_price_brand": { 
"avg": { 
"field": "price" 
} 
} 
} 
} 
} 
} 
} 
} 
复制代码

4、统计不同color中的最大和最小价格、总价

GET /cars/_search 
{ 
"aggs": { 
"group_by_color": { 
"terms": { 
"field": "color" 
}, 
"aggs": { 
"max_price": { 
"max": {
"field": "price" 
} 
}, 
"min_price" : { 
"min": { 
"field": "price" 
} 
}, 
"sum_price" : { 
"sum": { 
"field": "price" 
} 
} 
} 
} 
} 
} 
复制代码

在常见的业务常见中，聚合分析，最常用的种类就是统计数量，最大，最小，平均，
总计等。通常占有聚合业务中的60%以上的比例，小型项目中，甚至占比85%以上。

5、统计不同品牌汽车中价格排名最高的车型

在分组后，可能需要对组内的数据进行排序，并选择其中排名高的数据。那么可
以使用s来实现：top_top_hithits中的属性size代表取组内多少条数据（默认为
10）；sort代表组内使用什么字段什么规则排序（默认使用_doc的asc规则排序）；
_source代表结果中包含document中的那些字段（默认包含全部字段）。

GET cars/_search 
{ 
"size" : 0, 
"aggs": { 
"group_by_brand": { 
"terms": { 
"field": "brand" 
}, 
"aggs": { 
"top_car": { 
"top_hits": { 
"size": 1, 
"sort": [ 
{
"price": { 
"order": "desc" 
} 
} 
], 
"_source": { 
"includes": ["model", "price"] 
} 
} 
} 
} 
} 
} 
} 
复制代码

6、histogram 区间统计

histogram类似terms，也是进行bucket分组操作的，是根据一个field，实现数据
区间分组。
如：以100万为一个范围，统计不同范围内车辆的销售量和平均价格。那么使用
histogram的聚合的时候，field指定价格字段price。区间范围是100万-interval ：
1000000。这个时候ES会将price价格区间划分为： [0, 1000000), [1000000,
2000000), [2000000, 3000000)等，依次类推。在划分区间的同时，histogram会类似
terms进行数据数量的统计（count），可以通过嵌套aggs对聚合分组后的组内数据做
再次聚合分析。

GET /cars/_search
{
  "aggs": {
    "histogram_by_price": {
      "histogram": {
        "field": "price",
        "interval": 1000000
      },
      "aggs": {
        "avg_by_price": {
          "avg": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
} 
复制代码

7、date_histogram区间分组

date_histogram可以对date类型的field执行区间聚合分组，如每月销量，每年销量等。
如：以月为单位，统计不同月份汽车的销售数量及销售总金额。这个时候可以使
用date_histogram实现聚合分组，其中field来指定用于聚合分组的字段，interval指
定区间范围（可选值有：year、quarter、month、week、day、hour、minute、
second），format指定日期格式化，min_doc_count指定每个区间的最少document（如
果不指定，默认为0，当区间范围内没有document时，也会显示bucket分组），
extended_bounds指定起始时间和结束时间（如果不指定，默认使用字段中日期最小值
所在范围和最大值所在范围为起始和结束时间）。

#ES7.x之前的语法 
GET /cars/_search 
{ 
"aggs": { 
"histogram_by_date" : { 
"date_histogram": { 
"field": "sold_date", 
"interval": "month", 
"format": "yyyy‐MM‐dd", 
"min_doc_count": 1, 
"extended_bounds": { 
"min": "2021‐01‐01", 
"max": "2022‐12‐31" 
} 
}, 
"aggs": { 
"sum_by_price": { 
"sum": { 
"field": "price" 
} 
} 
} 
} 
} 
}
复制代码

#执行后出现 #! Deprecation: [interval] on [date_histogram] is deprecated, use [fixed_inter val] or [calendar_interval] in the future.

#7.X之后

GET /cars/_search
{
  "aggs": {
    "histogram_by_date": {
      "date_histogram": {
        "field": "sold_date",
        "calendar_interval": "month",
        "format": "yyyy‐MM‐dd",
        "min_doc_count": 1,
        "extended_bounds": {
          "min": "2021‐01‐01",
          "max": "2022‐12‐31"
        }
      },
      "aggs": {
        "sum_by_price": {
          "sum": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
} 
复制代码

8、_global bucket

在聚合统计数据的时候，有些时候需要对比部分数据和总体数据。
如：统计某品牌车辆平均价格和所有车辆平均价格。global 是用于定义一个全局 bucket，这个 bucket会忽略 query 的条件，检索所有 document 进行对应的聚合统计。

GET /cars/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "match": {
      "brand": "大众"
    }
  },
  "aggs": {
    "volkswagen_of_avg_price": {
      
      "avg": {
        "field": "price"
      }
    },
    "all_avg_price": {
      "global": {},
      "aggs": {
        "all_of_price": {
          "avg": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
} 
复制代码

9、aggs+order

对聚合统计数据进行排序。
如：统计每个品牌的汽车销量和销售总额，按照销售总额的降序排列。

GET /cars/_search 
{ 
"aggs": { 
"group_of_brand": { 
"terms": { 
"field": "brand", 
"order": { 
"sum_of_price": "desc" 
} 
}, 
"aggs": { 
"sum_of_price": { 
"sum": { 
"field": "price" 
} 
} 
} 
} 
} 
}
复制代码

如果有多层aggs，执行下钻聚合的时候，也可以根据最内层聚合数据执行排序。
如：统计每个品牌中每种颜色车辆的销售总额，并根据销售总额降序排列。这就像
SQL中的分组排序一样，只能组内数据排序，而不能跨组实现排序。

GET /cars/_search 
{ 
"aggs": { 
"group_by_brand": { 
"terms": { 
"field": "brand" 
}, 
"aggs": { 
"group_by_color": { 
"terms": { 
"field": "color", 
"order": { 
"sum_of_price": "desc" 
} 
}, 
"aggs": { 
"sum_of_price": { 
"sum": { 
"field": "price" 
} 
} 
} 
} 
} 
} 
} 
} 
复制代码

10、search+aggs

聚合类似SQL中的group by子句，search类似SQL中的where子句。在ES中是完全可
以将search和aggregations整合起来，执行相对更复杂的搜索统计。
如：统计某品牌车辆每个季度的销量和销售额。

GET /cars/_search 
{ 
"query": {4 "match": { 
"brand": "大众" 
} 
}, 
"aggs": { 
"histogram_by_date": { 
"date_histogram": { 
"field": "sold_date", 
"calendar_interval": "quarter", 
"min_doc_count": 1 
}, 
"aggs": { 
"sum_by_price": { 
"sum": { 
"field": "price" 
} 
} 
} 
} 
} 
} 
复制代码

11、filter+aggs

在ES中，filter也可以和aggs组合使用，实现相对复杂的过滤聚合分析。
如：统计10万~50万之间的车辆的平均价格。

GET /cars/_search 
{ 
"query": { 
"constant_score": { 
"filter": { 
"range": { 
"price": { 
"gte": 100000, 
"lte": 500000 
} 
} 
} 
} 
}, 
"aggs": { 
"avg_by_price": { 
"avg": {18 "field": "price" 
} 
} 
} 
} 
复制代码

12、聚合中使用filter

filter也可以使用在aggs句法中，filter的范围决定了其过滤的范围。
如：统计某品牌汽车最近一年的销售总额。将filter放在aggs内部，代表这个过滤器
只对query搜索得到的结果执行filter过滤。如果filter放在aggs外部，过滤器则会过
滤所有的数据。
12M/M 表示 12 个月。
1y/y 表示 1年。
d 表示天

GET /cars/_search 
{ 
"query": { 
"match": { 
"brand": "大众" 
} 
}, 
"aggs": { 
"count_last_year": { 
"filter": { 
"range": { 
"sold_date": { 
"gte": "now‐12M" 
} 
} 
}, 
"aggs": { 
"sum_of_price_last_year": { 
"sum": { 
"field": "price" 
} 
} 
} 
} 
} 
}
复制代码

ElasticSearch 底层原理与分组查询

一、ElasticSearch 文档分值 _score 计算底层原理

1）boolean model

2）relevance score算法

二、分词器工作流程

1、切分词语，normalization

2、内置分词器的介绍

测试：

3、定制分词器

1）默认的分词器

2）修改分词器的设置启用english停用词token filter

3）ik分词器详解

4）IK分词器自定义词库

5）IK热更新

三. 高亮显示

四、聚合搜索技术深入

bucket 和 metric 概念简介

1、根据color分组统计销售数量

2、统计不同color车辆的平均价格

3、统计不同 color 不同 brand 中车辆的平均价格

4、统计不同color中的最大和最小价格、总价

5、统计不同品牌汽车中价格排名最高的车型

6、histogram 区间统计

7、date_histogram区间分组

8、_global bucket

9、aggs+order

10、search+aggs

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12、聚合中使用filter

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