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()+"\t:\t" + 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()+"\t;数量:\t" + 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。

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关于我：邯郸人，擅长Java，Javascript，Extjs，oracle sql。