Aggregation查询中的条件筛选技巧有哪些

在Elasticsearch中，Aggregation查询是一种强大的数据分析工具，它允许你对数据进行分组、汇总和计算。在使用Aggregation查询时，条件筛选是一个重要的环节，可以帮助你更精确地获取所需的数据。以下是一些常用的条件筛选技巧：

1. 使用filter聚合

• filter聚合允许你在聚合之前对文档进行过滤。
• 它不会影响分片的数量，因此效率较高。
• 可以嵌套其他聚合。

{
  "aggs": {
    "filtered_docs": {
      "filter": {
        "term": {
          "status": "active"
        }
      },
      "aggs": {
        "avg_value": {
          "avg": {
            "field": "value"
          }
        }
      }
    }
  }
}

2. 使用bool查询组合多个条件

• 在filter聚合中使用bool查询可以组合多个条件。
• must子句用于所有条件都必须满足的情况。
• should子句用于至少一个条件满足的情况。
• must_not子句用于排除某些条件。

{
  "aggs": {
    "complex_filter": {
      "filter": {
        "bool": {
          "must": [
            { "term": { "category": "books" }},
            { "range": { "price": { "gte": 10, "lte": 50 }}}
          ],
          "must_not": [
            { "term": { "in_stock": false }}
          ]
        }
      },
      "aggs": {
        "total_sales": {
          "sum": {
            "field": "sales"
          }
        }
      }
    }
  }
}

3. 使用terms聚合进行多值字段筛选

• terms聚合适用于对标签或分类字段进行分组。
• 可以通过设置size参数来限制返回的分组数量。

{
  "aggs": {
    "top_categories": {
      "terms": {
        "field": "category.keyword",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "avg_price": {
          "avg": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

4. 使用date_histogram聚合按时间范围筛选

• date_histogram聚合可以根据时间戳字段将数据分组到不同的桶中。
• 可以指定时间间隔（如day, week, month等）。

{
  "aggs": {
    "monthly_sales": {
      "date_histogram": {
        "field": "timestamp",
        "calendar_interval": "month"
      },
      "aggs": {
        "total_revenue": {
          "sum": {
            "field": "revenue"
          }
        }
      }
    }
  }
}

5. 使用geo_distance聚合进行地理位置筛选

• 如果你的数据包含地理位置信息，可以使用geo_distance聚合来筛选特定距离内的文档。

{
  "aggs": {
    "nearby_stores": {
      "geo_distance": {
        "field": "location",
        "distance_type": "plane",
        "distances": ["0km", "10km", "20km"]
      },
      "aggs": {
        "store_count": {
          "cardinality": {
            "field": "store_id"
          }
        }
      }
    }
  }
}

6. 使用script聚合进行复杂条件筛选

• 对于无法直接通过字段值进行筛选的复杂逻辑，可以使用script聚合编写自定义脚本。

{
  "aggs": {
    "custom_filter": {
      "filter": {
        "script": {
          "source": "doc['age'].value > params.min_age && doc['age'].value < params.max_age",
          "params": {
            "min_age": 18,
            "max_age": 30
          }
        }
      },
      "aggs": {
        "average_income": {
          "avg": {
            "field": "income"
          }
        }
      }
    }
  }
}

注意事项：

• 过多的条件筛选可能会降低查询性能，尤其是在大数据集上。
• 尽量使用索引字段进行筛选，避免全表扫描。
• 合理利用缓存机制，减少重复计算。

通过灵活运用这些技巧，你可以更高效地进行数据分析和挖掘。