Elasticsearch JAVA api轻松搞定groupBy聚合

本文给出如何使用Elasticsearch的Java API做类似SQL的group by聚合。

为了简单起见，只给出一级groupby即group by field1(而不涉及到多级，例如group by field1, field2, ...)；如果你需要多级的groupby，在实现上可能需要拆分的更加细致。

即将给出的方法，适用于如下的场景：

场景1：找出分组中的所有桶，例如，select group_name from index_name group by group_name;

场景2：灵活添加一个或者多个聚合函数，例如，select group_name, max(count), avg(count) group by group_name;

1、用法

GroupBy类是我们的实现。

1）测试用例

public static void main(String[] args) {

        /*

        *   初始化es客户端

        * */

        ESClient esClient = new ESClient(

                "dqa-cluster",

                "10.93.21.21:9300,10.93.18.34:9300,10.93.18.35:9300,100.90.62.33:9300,100.90.61.14:9300",

                false);

        /*

        *   为了演示, 构造了一个距离查询, 相当于where子句.

        * */

        GeoDistanceRangeQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.geoDistanceRangeQuery("location")

                .point(39.971424, 116.398251)

                .from("0m")

                .to(String.format("%fm", 500.0))

                .includeLower(true)

                .includeUpper(true)

                .optimizeBbox("memory")

                .geoDistance(GeoDistance.SLOPPY_ARC);

        SearchRequestBuilder search = esClient.getClient().prepareSearch("moon").setTypes("bj")

                .setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_AND_FETCH)

                .setQuery(queryBuilder);

        /*

        *  GroupBy类就是我们的实现, 初始化的时候传入的参数依次是, search, 桶命名, 分桶字段, 排序asc

        *  select date as date_group from index group by date;

        * */

        GroupBy groupBy = new GroupBy(search, "date_group", "date", true);

        /*

        *   添加各种分组函数

        *   这里我实现了10种, 下面是其中的6种

        * */

        groupBy.addSumAgg("pre_total_fee_sum", "pre_total_fee");

        groupBy.addAvgAgg("pre_total_fee_avg", "pre_total_fee");

        groupBy.addPercentilesAgg("pre_total_fee_percent", "pre_total_fee");

        groupBy.addPercentileRanksAgg("pre_total_fee_percentRank", "pre_total_fee", new double[]{13, 16, 20});

        groupBy.addStatsAgg("pre_total_fee_stats", "pre_total_fee");

        groupBy.addCardinalityAgg("type_card", "type");

        /*

        *   获取groupBy聚合的结果

        *   结果是两级Map, 这里的实现是TreeMap因为要保护桶的排序

        * */

        Map<String, Object> groupbyResponse = groupBy.getGroupbyResponse();

        for (Map.Entry<String, Object> entry : groupbyResponse.entrySet()) {

            String bucketKey = entry.getKey();

            Map<String, String> subAggMap = (Map<String, String>) entry.getValue();

            System.out.println(String.format("%s\t%s\t%s", bucketKey, "pre_total_fee_sum", subAggMap.get("pre_total_fee_sum")));

            System.out.println(String.format("%s\t%s\t%s", bucketKey, "pre_total_fee_avg", subAggMap.get("pre_total_fee_avg")));

            System.out.println(String.format("%s\t%s\t%s", bucketKey, "pre_total_fee_percent", subAggMap.get("pre_total_fee_percent")));

            System.out.println(String.format("%s\t%s\t%s", bucketKey, "pre_total_fee_percentRank", subAggMap.get("pre_total_fee_percentRank")));

            System.out.println(String.format("%s\t%s\t%s", bucketKey, "pre_total_fee_stats", subAggMap.get("pre_total_fee_stats")));

            System.out.println(String.format("%s\t%s\t%s", bucketKey, "type_card", subAggMap.get("type_card")));

        }

    }

2）初始化

初始化的时候，相当于构造了这样一个SQL：select date as date_group from index group by date;

传入search对象，相当于where子句

传入分桶命名，相当于 as date_group

传入分桶字段，相当于date

传入排序，asc=true

3）初始化完成后，可以添加各种聚合函数，也就是场景2。

GroupBy类里实现了10种聚合函数

4）读取结果

结果的返回是两级Map，为了保护分桶的排序，实现中使用了TreeMap。

这里需要注意的是，有些聚合函数的返回，并不是一个值，而是一组值，如Percentiles、Stats等等，这里我们把这一组值压缩成JSONString了。

5）打印输出

我们以日期进行了分桶，同一个分桶中的聚合结果，sum、avg、cardinality都是单个的值。而percentiles、percentileRanks、stats是压缩的jsonstring。

2、实现

先上代码，然后在后面进行讲解。

public class GroupBy {

    private SearchRequestBuilder search;

    private String termsName;

    private TermsBuilder termsBuilder;

    private List<Map<String, Object>> subAggList = new ArrayList<Map<String, Object>>();

    public GroupBy(SearchRequestBuilder search, String termsName, String fieldName, boolean asc) {

        this.search = search;

        this.termsName = termsName;

        termsBuilder = AggregationBuilders.terms(termsName).field(fieldName).order(Terms.Order.term(asc)).size(0);

    }

    private void addSubAggList(String aggName, MetricsAggregationBuilder aggBuilder) {

        Map<String, Object> subAgg = new HashMap<String, Object>();

        subAgg.put("aggName", aggName);

        subAgg.put("aggBuilder", aggBuilder);

        subAggList.add(subAgg);

    }

    public void addSumAgg(String aggName, String fieldName) {

        SumBuilder builder = AggregationBuilders.sum(aggName).field(fieldName);

        termsBuilder.subAggregation(builder);

        addSubAggList(aggName, builder);

    }

    public boolean bucketSumAgg(Terms.Bucket bucket, String aggName, MetricsAggregationBuilder aggBuilder, Map<String, String> tmpMap) {

        if (aggBuilder instanceof SumBuilder) {

            tmpMap.put(aggName, bucket.getAggregations().get(aggName).getProperty("value").toString());

            return true;

        } else {

            return false;

        }

    }

    public void addCountAgg(String aggName, String fieldName) {

        ValueCountBuilder builder = AggregationBuilders.count(aggName).field(fieldName);

        termsBuilder.subAggregation(builder);

        addSubAggList(aggName, builder);

    }

    public boolean bucketCountAgg(Terms.Bucket bucket, String aggName, MetricsAggregationBuilder aggBuilder, Map<String, String> tmpMap) {

        if (aggBuilder instanceof ValueCountBuilder) {

            tmpMap.put(aggName, bucket.getAggregations().get(aggName).getProperty("value").toString());

            return true;

        } else {

            return false;

        }

    }

    public void addAvgAgg(String aggName, String fieldName) {

        AvgBuilder builder = AggregationBuilders.avg(aggName).field(fieldName);

        termsBuilder.subAggregation(builder);

        addSubAggList(aggName, builder);

    }

    public boolean bucketAvgAgg(Terms.Bucket bucket, String aggName, MetricsAggregationBuilder aggBuilder, Map<String, String> tmpMap) {

        if (aggBuilder instanceof AvgBuilder) {

            tmpMap.put(aggName, bucket.getAggregations().get(aggName).getProperty("value").toString());

            return true;

        } else {

            return false;

        }

    }

    public void addMinAgg(String aggName, String fieldName) {

        MinBuilder builder = AggregationBuilders.min(aggName).field(fieldName);

        termsBuilder.subAggregation(builder);

        addSubAggList(aggName, builder);

    }

    public boolean bucketMinAgg(Terms.Bucket bucket, String aggName, MetricsAggregationBuilder aggBuilder, Map<String, String> tmpMap) {

        if (aggBuilder instanceof MinBuilder) {

            tmpMap.put(aggName, bucket.getAggregations().get(aggName).getProperty("value").toString());

            return true;

        } else {

            return false;

        }

    }

    public void addMaxAgg(String aggName, String fieldName) {

        MaxBuilder builder = AggregationBuilders.max(aggName).field(fieldName);

        termsBuilder.subAggregation(builder);

        addSubAggList(aggName, builder);

    }

    public boolean bucketMaxAgg(Terms.Bucket bucket, String aggName, MetricsAggregationBuilder aggBuilder, Map<String, String> tmpMap) {

        if (aggBuilder instanceof MaxBuilder) {

            tmpMap.put(aggName, bucket.getAggregations().get(aggName).getProperty("value").toString());

            return true;

        } else {

            return false;

        }

    }

    public void addStatsAgg(String aggName, String fieldName) {

        StatsBuilder builder = AggregationBuilders.stats(aggName).field(fieldName);

        termsBuilder.subAggregation(builder);

        addSubAggList(aggName, builder);

    }

    public boolean bucketStatsAgg(Terms.Bucket bucket, String aggName, MetricsAggregationBuilder aggBuilder, Map<String, String> tmpMap) {

        if (aggBuilder instanceof StatsBuilder) {

            Stats stats = bucket.getAggregations().get(aggName);

            JSONObject jsonObject = new JSONObject();

            jsonObject.put("min", stats.getMin());

            jsonObject.put("max", stats.getMax());

            jsonObject.put("sum", stats.getMax());

            jsonObject.put("count", stats.getCount());

            jsonObject.put("avg", stats.getAvg());

            tmpMap.put(aggName, jsonObject.toJSONString());

            return true;

        } else {

            return false;

        }

    }

    public void addExtendedStatsAgg(String aggName, String fieldName) {

        ExtendedStatsBuilder builder = AggregationBuilders.extendedStats(aggName).field(fieldName);

        termsBuilder.subAggregation(builder);

        addSubAggList(aggName, builder);

    }

    public boolean bucketExtendedStatsAgg(Terms.Bucket bucket, String aggName, MetricsAggregationBuilder aggBuilder, Map<String, String> tmpMap) {

        if (aggBuilder instanceof ExtendedStatsBuilder) {

            ExtendedStats extendedStats = bucket.getAggregations().get(aggName);

            JSONObject jsonObject = new JSONObject();

            jsonObject.put("min", extendedStats.getMin());

            jsonObject.put("max", extendedStats.getMax());

            jsonObject.put("sum", extendedStats.getMax());

            jsonObject.put("count", extendedStats.getCount());

            jsonObject.put("avg", extendedStats.getAvg());

            jsonObject.put("stdDeviation", extendedStats.getStdDeviation());

            jsonObject.put("sumOfSquares", extendedStats.getSumOfSquares());

            jsonObject.put("variance", extendedStats.getVariance());

            tmpMap.put(aggName, jsonObject.toJSONString());

            return true;

        } else {

            return false;

        }

    }

    public void addPercentilesAgg(String aggName, String fieldName) {

        PercentilesBuilder builder = AggregationBuilders.percentiles(aggName).field(fieldName);

        termsBuilder.subAggregation(builder);

        addSubAggList(aggName, builder);

    }

    public void addPercentilesAgg(String aggName, String fieldName, double[] percentiles) {

        PercentilesBuilder builder = AggregationBuilders.percentiles(aggName).field(fieldName).percentiles(percentiles);

        termsBuilder.subAggregation(builder);

        addSubAggList(aggName, builder);

    }

    public boolean bucketPercentilesAgg(Terms.Bucket bucket, String aggName, MetricsAggregationBuilder aggBuilder, Map<String, String> tmpMap) {

        if (aggBuilder instanceof PercentilesBuilder) {

            Percentiles percentiles = bucket.getAggregations().get(aggName);

            JSONObject jsonObject = new JSONObject();

            for (Percentile percentile : percentiles) {

                jsonObject.put(String.valueOf(percentile.getPercent()), percentile.getValue());

            }

            tmpMap.put(aggName, jsonObject.toJSONString());

            return true;

        } else {

            return false;

        }

    }

    public void addPercentileRanksAgg(String aggName, String fieldName, double[] percentiles) {

        PercentileRanksBuilder builder = AggregationBuilders.percentileRanks(aggName).field(fieldName).percentiles(percentiles);

        termsBuilder.subAggregation(builder);

        addSubAggList(aggName, builder);

    }

    public boolean bucketPercentileRanksAgg(Terms.Bucket bucket, String aggName, MetricsAggregationBuilder aggBuilder, Map<String, String> tmpMap) {

        if (aggBuilder instanceof PercentileRanksBuilder) {

            PercentileRanks percentileRanks = bucket.getAggregations().get(aggName);

            JSONObject jsonObject = new JSONObject();

            for (Percentile percentile : percentileRanks) {

                jsonObject.put(String.valueOf(percentile.getPercent()), percentile.getValue());

            }

            tmpMap.put(aggName, jsonObject.toJSONString());

            return true;

        } else {

            return false;

        }

    }

    public void addCardinalityAgg(String aggName, String fieldName) {

        CardinalityBuilder builder = AggregationBuilders.cardinality(aggName).field(fieldName);

        termsBuilder.subAggregation(builder);

        addSubAggList(aggName, builder);

    }

    public boolean bucketCardinalityAgg(Terms.Bucket bucket, String aggName, MetricsAggregationBuilder aggBuilder, Map<String, String> tmpMap) {

        if (aggBuilder instanceof CardinalityBuilder) {

            tmpMap.put(aggName, bucket.getAggregations().get(aggName).getProperty("value").toString());

            return true;

        } else {

            return false;

        }

    }

    public List<Terms.Bucket> getTermsBucket() {

        search.addAggregation(termsBuilder);

        Terms termsGroup = search.get().getAggregations().get(termsName);

        return termsGroup.getBuckets();

    }

    public Map<String, Object> getGroupbyResponse() {

        Map<String, Object> aggResponseMap = new TreeMap<String, Object>();

        for (Terms.Bucket bucket : getTermsBucket()) {

            String bucketKeyAsString = bucket.getKeyAsString();

            Map<String, String> tmpMap = new TreeMap<String, String>();

            for (Map<String, Object> subAgg : subAggList) {

                String subAggName = subAgg.get("aggName").toString();

                MetricsAggregationBuilder subAggBuilder = (MetricsAggregationBuilder) subAgg.get("aggBuilder");

                if (bucketAvgAgg(bucket, subAggName, subAggBuilder, tmpMap)) continue;

                if (bucketMaxAgg(bucket, subAggName, subAggBuilder, tmpMap)) continue;

                if (bucketMinAgg(bucket, subAggName, subAggBuilder, tmpMap)) continue;

                if (bucketSumAgg(bucket, subAggName, subAggBuilder, tmpMap)) continue;

                if (bucketCountAgg(bucket, subAggName, subAggBuilder, tmpMap)) continue;

                if (bucketCardinalityAgg(bucket, subAggName, subAggBuilder, tmpMap)) continue;

                if (bucketPercentileRanksAgg(bucket, subAggName, subAggBuilder, tmpMap)) continue;

                if (bucketPercentilesAgg(bucket, subAggName, subAggBuilder, tmpMap)) continue;

                if (bucketExtendedStatsAgg(bucket, subAggName, subAggBuilder, tmpMap)) continue;

                if (bucketStatsAgg(bucket, subAggName, subAggBuilder, tmpMap)) continue;

            }

            aggResponseMap.put(bucketKeyAsString, tmpMap);

        }

        return aggResponseMap;

    }

}

1）构造函数

构造函数中，核心逻辑是termsBuilder = AggregationBuilders.terms(termsName).field(fieldName).order(Terms.Order.term(asc)).size(0);

实例化了termsBuilder也就是分桶。

后面调用add...函数簇添加聚合函数的时候，都是通过termsBuilder.subAggregation(builder)在分桶的基础上添加了子聚合。

最后在获取结果的时候search.addAggregation(termsBuilder);将termsBuilder添加到查询上，进行聚合查询。

2）添加聚合函数add...函数簇

以sum函数为例

public void addSumAgg(String aggName, String fieldName) {

        SumBuilder builder = AggregationBuilders.sum(aggName).field(fieldName);

        termsBuilder.subAggregation(builder);

        addSubAggList(aggName, builder);

    }

a）初始化了一个SumBuilder聚合操作，然后作为termsBuilder的子聚合。

b）addSubAggList方法在subAggList属性(subAggList属性是一个List<Map<String, Object>>)上保存了所有添加了的子聚合的名字和builder。这样做是为了在解析结果的时候，知道是哪种type的聚合(instanceof)，以便使用不同的逻辑去解析。

private void addSubAggList(String aggName, MetricsAggregationBuilder aggBuilder) {

        Map<String, Object> subAgg = new HashMap<String, Object>();

        subAgg.put("aggName", aggName);

        subAgg.put("aggBuilder", aggBuilder);

        subAggList.add(subAgg);

    }

3）按类型获取结果

还是以sum函数为例

public boolean bucketSumAgg(Terms.Bucket bucket, String aggName, MetricsAggregationBuilder aggBuilder, Map<String, String> tmpMap) {

        if (aggBuilder instanceof SumBuilder) {

            tmpMap.put(aggName, bucket.getAggregations().get(aggName).getProperty("value").toString());

            return true;

        } else {

            return false;

        }

    }

a）这里先判断了aggBuilder是哪种类型的(instanceof)，如果是SumBuilder类型的，就按照sum的结果类型去读取返回结果。

b）sum的返回结果就是一个值，当遇到percentiles这种类型的，返回结果不是一个值，此时为了简单，我将结果压缩成了jsonstring，也相当于一个值，可以自行参看代码。

c）后面依赖return true实现了一个逻辑，一旦命中了类型，就不再继续判断了，提升效率。

d）tmpMap是外部传入的一个全局接收器，用来存储结果。

4）解析所有的子聚合结果

public Map<String, Object> getGroupbyResponse() {

        Map<String, Object> aggResponseMap = new TreeMap<String, Object>();

        for (Terms.Bucket bucket : getTermsBucket()) {

            String bucketKeyAsString = bucket.getKeyAsString();

            Map<String, String> tmpMap = new TreeMap<String, String>();

            for (Map<String, Object> subAgg : subAggList) {

                String subAggName = subAgg.get("aggName").toString();

                MetricsAggregationBuilder subAggBuilder = (MetricsAggregationBuilder) subAgg.get("aggBuilder");

                if (bucketAvgAgg(bucket, subAggName, subAggBuilder, tmpMap)) continue;

                if (bucketMaxAgg(bucket, subAggName, subAggBuilder, tmpMap)) continue;

                if (bucketMinAgg(bucket, subAggName, subAggBuilder, tmpMap)) continue;

                if (bucketSumAgg(bucket, subAggName, subAggBuilder, tmpMap)) continue;

                if (bucketCountAgg(bucket, subAggName, subAggBuilder, tmpMap)) continue;

                if (bucketCardinalityAgg(bucket, subAggName, subAggBuilder, tmpMap)) continue;

                if (bucketPercentileRanksAgg(bucket, subAggName, subAggBuilder, tmpMap)) continue;

                if (bucketPercentilesAgg(bucket, subAggName, subAggBuilder, tmpMap)) continue;

                if (bucketExtendedStatsAgg(bucket, subAggName, subAggBuilder, tmpMap)) continue;

                if (bucketStatsAgg(bucket, subAggName, subAggBuilder, tmpMap)) continue;

            }

            aggResponseMap.put(bucketKeyAsString, tmpMap);

        }

        return aggResponseMap;

    }

这里是解析结果的代码。tmpMap定义为全局接收器。

a）通过遍历subAggList存储的所有子聚合函数，获取所有的子聚合结果，并保存成两级TreeMap。

b）对每个迭代，调用所有的bucket...函数簇，这里通过if判断是否命中类型，如果命中了，就通过continue不再继续检查。

c） aggResponseMap使用treeMap是为了保持bucket的有序。

3、十种聚合函数

最后列出我们实现的十种聚合函数，你可以根据自己的需求继续添加。

1）返回单个值：sum、avg、min、max、count、cardinality(有误差)

2）percentiles：分位数查询，传入分位数，获取分位数上的值；percentileRanks，分位数排名查询，传入值，返回对应的分位数；互为逆向操作。

3）stats和extendedStats，extended聚合更详细的信息max、min、avg、sum、平方和、标准差等。

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