ElasticSearch里面如何分组后根据sum值排序

Bertha 。 2022-06-17 11:07 160阅读 0赞

ElasticSearch里面的聚合机制非常灵活和强大，今天我们来看下如何在ElasticSearch里面实现分组后，根据sum值进行排序？类似的数据库SQL如下：

select id,sum(c1) as c1 , sum(c2) as c2  from table1 group id order by c1 desc, c2 asc

这是一个比较常见的统计需求，在es也能比较轻松的实现，先看看curl的一个实现例子查询：

GET myindex/_search
    {
      "size":0,
      "aggs": {
        "a1": {
          "terms": { 
            "field": "FIELD1",
            "size":0,
            "order": {
       "a2": "desc"}     
          },
          "aggs":{
            "a2":{
              "sum":{
                "field":"FIELD2.SUBFIELD"
              }
            }
          }
        }
      }
    }

然后，我们看下，如何在Java Api里面操作：

首先我们看下造的数据

总共三个字段id,count,code都是int类型的

id,count,code
    1,3,1
    2,4,1
    1,5,2
    2,7,1
    3,11,7

然后，我们可以将上面的数据插入到es里面，具体的插入代码不在给出，比较简单，直接通过client.prepareIndex方法插入json即可。

下面看下查询代码：

public void groupTest(){
    
    	    //构建查询请求体
            SearchRequestBuilder search = client.prepareSearch("gv_test").setTypes("gv_test");
    
            //分组字段是id，排序由多个字段排序组成
            TermsBuilder tb= AggregationBuilders.terms("id").field("id").order(Terms.Order.compound(
                    Terms.Order.aggregation("sum_count",false)//先按count，降序排
                    ,
                    Terms.Order.aggregation("sum_code",true)//如果count相等情况下，使用code的和排序
            ));
    
            //求和字段1
            SumBuilder sb= AggregationBuilders.sum("sum_count").field("count");
            //求和字段2
            SumBuilder sb_code= AggregationBuilders.sum("sum_code").field("code");
    
            tb.subAggregation(sb);//添加到分组聚合请求中
            tb.subAggregation(sb_code);//添加到分组聚合请求中
    
            //将分组聚合请求插入到主请求体重
            search.addAggregation(tb);
            //发送查询，获取聚合结果
           Terms tms=  search.get().getAggregations().get("id");
            //遍历每一个分组的key
            for(Terms.Bucket tbb:tms.getBuckets()){
                //获取count的和
                Sum sum= tbb.getAggregations().get("sum_count");
                //获取code的和
                Sum sum2=tbb.getAggregations().get("sum_code");
                System.out.println(tbb.getKey()+"  " + tbb.getDocCount() +"  "+sum.getValue()+"  "+sum2.getValue());
            }
            //释放资源
            client.close();
        }

最终的结果如下：

id,分组个数，count的和，code和
    2  2  11.0  2.0
    3  1  11.0  7.0
    1  2  8.0  3.0

通过对比，我们可以到到结果是准确的，虽然代码量比sql多很多，但是ElasticSearch的聚合功能却是非常的强大和灵活，用来做一些OLAP分析是非常方便的。

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