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1.什么是 Composite Aggregation？
Composite Aggregation 是 Elasticsearch 中的一种特殊聚合方式，适用于需要分页展示的聚合结果。它与传统的聚合方式不同，采用了基于游标的分页模型。这种聚合方式可以高效地处理多级聚合中的所有桶，并支持分页功能。
2.基本结构
一个典型的 Composite Aggregation 查询如下：
```json
GET /your_index_name/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"my_composite_agg": {
"composite": {
"size": 10,
"sources": [
{
"field1": {
"terms": {
"field": "your_field_name1"
}
}
},
{
"field2": {
"terms": {
"field": "your_field_name2"
}
}
}
]
}
}
}
}
```
在上述查询中：
• `sources`定义了按哪些字段分组，字段顺序决定了分组键（bucket key）的生成顺序。
• `size`定义每页的桶数量。
• 响应结果中的`after_key`用于获取下一页数据。
3.分页机制
Composite Aggregation 的分页机制通过`after`参数实现。每次查询返回指定数量的桶，并通过`after_key`提供下一页的游标。这种方式可以确保分页查询中数据无重复、无遗漏。
例如：
```json
GET /your_index_name/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"my_composite_agg": {
"composite": {
"size": 10,
"sources": [
{
"field1": {
"terms": {
"field": "your_field_name1"
}
}
}
],
"after": {
"field1": "last_value_of_field1"
}
}
}
}
}
``
4.排序和方向
Composite Aggregation 支持对每个值源进行排序，可以通过设置`order`参数为`asc`（升序）或`desc`（降序）。
```json
GET /your_index_name/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"my_composite_agg": {
"composite": {
"size": 10,
"sources": [
{
"field1": {
"terms": {
"field": "your_field_name1",
"order": "desc"
}
}
},
{
"field2": {
"terms": {
"field": "your_field_name2",
"order": "asc"
}
}
}
]
}
}
}
}
```
5.处理缺失值
默认情况下，缺少指定字段值的文档会被忽略。通过设置`missing_bucket`参数为`true`，可以将这些文档包含在响应中。
```json
GET /your_index_name/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"my_composite_agg": {
"composite": {
"size": 10,
"sources": [
{
"field1": {
"terms": {
"field": "your_field_name1",
"missing_bucket": true
}
}
}
]
}
}
}
}
```
6.性能优化
Composite Aggregation 的设计特别适合大规模数据的聚合和分页，是传统`from + size`分页方法的高效替代方案。为了进一步优化性能，建议在索引中设置索引排序，使其与复合聚合中的源顺序部分或完全匹配。
7.应用场景
Composite Aggregation 适用于以下场景：
• 需要分页展示聚合结果。
• 处理大规模数据时，需要高效分页和排序。
• 需要对多个字段进行分组和聚合。
通过上述特性，Composite Aggregation 提供了一种强大且灵活的方式来处理复杂的聚合需求，特别是在需要分页和排序的场景中表现出色。
好的，下面我将通过一个具体的例子来展示如何使用 Composite Aggregation 来实现分页聚合查询。假设我们有一个电商数据集，其中包含商品的销售记录，我们希望按日期和商品类别进行分组，并计算每个分组的销售总额。
数据示例
假设我们的索引名为`sales`，其中的文档如下：
```json
{
"timestamp": "2024-01-01T00:00:00Z",
"product": "T-shirt",
"category": "Clothing",
"price": 20
}
{
"timestamp": "2024-01-01T00:00:00Z",
"product": "Jeans",
"category": "Clothing",
"price": 40
}
{
"timestamp": "2024-01-02T00:00:00Z",
"product": "T-shirt",
"category": "Clothing",
"price": 20
}
{
"timestamp": "2024-01-02T00:00:00Z",
"product": "Laptop",
"category": "Electronics",
"price": 1000
}
```
查询目标
我们希望按日期和商品类别进行分组，并计算每个分组的销售总额。同时，我们希望分页显示结果，每页显示 2 个分组。
第一页查询
首先，我们查询第一页的结果：
```json
GET /sales/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"sales_by_date_and_category": {
"composite": {
"size": 2,
"sources": [
{
"date": {
"date_histogram": {
"field": "timestamp",
"calendar_interval": "1d"
}
}
},
{
"category": {
"terms": {
"field": "category"
}
}
}
]
},
"aggregations": {
"total_sales": {
"sum": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
```
解释
• `size`:每页返回的分组数量。
• `sources`:定义了两个分组字段：
• `date`:按日期分组，每天一个桶。
• `category`:按商品类别分组。
• `aggregations`:在每个复合桶中计算销售总额。
查询结果
返回的结果如下：
```json
{
"aggregations": {
"sales_by_date_and_category": {
"after_key": {
"date": 1704115200000,
"category": "Clothing"
},
"buckets": [
{
"key": {
"date": 1704028800000,
"category": "Clothing"
},
"doc_count": 2,
"total_sales": {
"value": 60
}
},
{
"key": {
"date": 1704115200000,
"category": "Clothing"
},
"doc_count": 1,
"total_sales": {
"value": 20
}
}
]
}
}
}
```
解释
• `buckets`:包含两个分组：
• 第一个分组：`2024-01-01`的`Clothing`类别，销售总额为 60。
• 第二个分组：`2024-01-02`的`Clothing`类别，销售总额为 20。
• `after_key`:提供了下一页的游标。
第二页查询
使用`after_key`查询下一页的结果：
```json
GET /sales/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"sales_by_date_and_category": {
"composite": {
"size": 2,
"sources": [
{
"date": {
"date_histogram": {
"field": "timestamp",
"calendar_interval": "1d"
}
}
},
{
"category": {
"terms": {
"field": "category"
}
}
}
],
"after": {
"date": 1704115200000,
"category": "Clothing"
}
},
"aggregations": {
"total_sales": {
"sum": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
``
查询结果
返回的结果如下：
```json
{
"aggregations": {
"sales_by_date_and_category": {
"after_key": {
"date": 1704115200000,
"category": "Electronics"
},
"buckets": [
{
"key": {
"date": 1704115200000,
"category": "Electronics"
},
"doc_count": 1,
"total_sales": {
"value": 1000
}
}
]
}
}
}
``
解释
• `buckets`:包含一个分组：
• `2024-01-02`的`Electronics`类别，销售总额为 1000。
• `after_key`:提供了下一页的游标。
通过这种方式，我们可以高效地分页查询聚合结果，而不会遗漏或重复任何数据。
好的，接下来我们继续探讨如何处理更多分页结果，以及如何优化和扩展这个查询。
继续分页查询
假设我们继续查询下一页，使用上一页返回的`after_key`：
```json
GET /sales/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"sales_by_date_and_category": {
"composite": {
"size": 2,
"sources": [
{
"date": {
"date_histogram": {
"field": "timestamp",
"calendar_interval": "1d"
}
}
},
{
"category": {
"terms": {
"field": "category"
}
}
}
],
"after": {
"date": 1704115200000,
"category": "Electronics"
}
},
"aggregations": {
"total_sales": {
"sum": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
```
查询结果
如果返回结果为空，说明已经到达最后一页：
```json
{
"aggregations": {
"sales_by_date_and_category": {
"buckets": []
}
}
}
``
这表明所有分组已经查询完毕。
性能优化
为了进一步优化性能，可以考虑以下几点：
1. 设置合理的`size`参数：根据实际需求设置合适的分页大小，避免过大或过小。
2. 索引排序：如果数据量很大，可以在索引创建时设置索引排序，使其与聚合的字段顺序一致。例如：
```json
PUT /sales
{
"settings": {
"index": {
"sort.field": ["timestamp", "category"],
"sort.order": ["asc", "asc"]
}
}
}
```
3. 禁用`track_total_hits`：在分页查询中，通常不需要统计总命中数，可以通过设置`track_total_hits: false`来节省资源。
扩展应用
Composite Aggregation 不仅可以用于分页查询，还可以结合其他聚合功能，例如：
• 计算平均值：在每个分组中计算平均销售额。
```json
"aggregations": {
"average_sales": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
```
• 多级分组：可以增加更多分组字段，例如按地区分组。
```json
"sources": [
{
"date": {
"date_histogram": {
"field": "timestamp",
"calendar_interval": "1d"
}
}
},
{
"category": {
"terms": {
"field": "category"
}
}
},
{
"region": {
"terms": {
"field": "region"
}
}
}
]
```
总结
通过 Composite Aggregation，我们可以高效地实现分页聚合查询，避免了传统分页方法（如`from + size`）在大规模数据下的性能瓶颈。同时，它还支持灵活的排序、多级分组和子聚合功能，能够满足复杂的业务需求。
以下是使用`composite aggregation`结合`terms`、`histogram`、`date_histogram`和`geotile_grid`的示例：
1.`terms`类型的`composite aggregation`
以下示例对`authors`索引中的`author_name`字段进行`terms`聚合：
```json
GET authors/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"our_buckets": {
"composite": {
"sources": [
{ "authors": { "terms": { "field": "author_name" } } }
]
}
}
}
}
```
2.`histogram`类型的`composite aggregation`
以下示例对`authors`索引中的`books_number`字段进行`histogram`聚合，区间设置为5：
```json
GET authors/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"our_buckets": {
"composite": {
"sources": [
{ "booksnum": { "histogram": { "field": "books_number", "interval": 5 } } }
]
}
}
}
}
```
3.`date_histogram`类型的`composite aggregation`
以下示例对`books`索引中的`publish_date`字段进行`date_histogram`聚合，时间间隔设置为一周：
```json
GET books/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"our_buckets": {
"composite": {
"sources": [
{ "week": { "date_histogram": { "field": "publish_date", "calendar_interval": "1w" } } }
]
}
}
}
}
```
4.`geotile_grid`类型的`composite aggregation`
以下示例对`authors`索引中的`authors_location`字段进行`geotile_grid`聚合，精度设置为6：
```json
GET authors/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"our_buckets": {
"composite": {
"sources": [
{ "authorsloc": { "geotile_grid": { "field": "authors_location", "precision": 6 } } }
]
}
}
}
}
```
5.组合使用多种聚合类型
以下示例同时使用`date_histogram`和`terms`聚合：
```json
GET books/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"our_buckets": {
"composite": {
"sources": [
{ "week": { "date_histogram": { "field": "publish_date", "calendar_interval": "1w" } } },
{ "authors": { "terms": { "field": "author_name" } } }
]
}
}
}
}
```
这些示例展示了如何在`composite aggregation`中使用不同类型的聚合，以满足不同的数据分析需求。