Skip to content

Latest commit

 

History

History
158 lines (133 loc) · 6.72 KB

50_sorting_ordering.asciidoc

File metadata and controls

158 lines (133 loc) · 6.72 KB
Raw

多桶排序

多值桶（ terms 、 histogram 和 date_histogram ）动态生成很多桶。 Elasticsearch 是如何决定这些桶展示给用户的顺序呢？

默认的，桶会根据 doc_count 降序排列。这是一个好的默认行为，因为通常我们想要找到文档中与查询条件相关的最大值：售价、人口数量、频率。但有些时候我们希望能修改这个顺序，不同的桶有着不同的处理方式。

内置排序

这些排序模式是桶 固有的 能力：它们操作桶生成的数据 ，比如 doc_count 。 它们共享相同的语法，但是根据使用桶的不同会有些细微差别。

让我们做一个 terms 聚合但是按 doc_count 值的升序排序：

GET /cars/transactions/_search
{
    "size" : 0,
    "aggs" : {
        "colors" : {
            "terms" : {
              "field" : "color",
              "order": {
                "_count" : "asc" (1)
              }
            }
        }
    }
}

  1. 用关键字 _count ，我们可以按 doc_count 值的升序排序。

我们为聚合引入了一个 order 对象， 它允许我们可以根据以下几个值中的一个值进行排序：

_count

按文档数排序。对 terms 、 histogram 、 date_histogram 有效。

_term

按词项的字符串值的字母顺序排序。只在 terms 内使用。

_key

按每个桶的键值数值排序（理论上与 _term 类似）。 只在 histogram 和 date_histogram 内使用。

按度量排序

有时，我们会想基于度量计算的结果值进行排序。 在我们的汽车销售分析仪表盘中，我们可能想按照汽车颜色创建一个销售条状图表，但按照汽车平均售价的升序进行排序。

我们可以增加一个度量，再指定 order 参数引用这个度量即可：

GET /cars/transactions/_search
{
    "size" : 0,
    "aggs" : {
        "colors" : {
            "terms" : {
              "field" : "color",
              "order": {
                "avg_price" : "asc" (2)
              }
            },
            "aggs": {
                "avg_price": {
                    "avg": {"field": "price"} (1)
                }
            }
        }
    }
}

  1. 计算每个桶的平均售价。

  2. 桶按照计算平均值的升序排序。

我们可以采用这种方式用任何度量排序，只需简单的引用度量的名字。不过有些度量会输出多个值。 extended_stats 度量是一个很好的例子：它输出好几个度量值。

如果我们想使用多值度量进行排序， 我们只需以关心的度量为关键词使用点式路径：

GET /cars/transactions/_search
{
    "size" : 0,
    "aggs" : {
        "colors" : {
            "terms" : {
              "field" : "color",
              "order": {
                "stats.variance" : "asc" (1)
              }
            },
            "aggs": {
                "stats": {
                    "extended_stats": {"field": "price"}
                }
            }
        }
    }
}

  1. 使用 . 符号，根据感兴趣的度量进行排序。

在上面这个例子中，我们按每个桶的方差来排序，所以这种颜色售价方差最小的会排在结果集最前面。

基于“深度”度量排序

在前面的示例中，度量是桶的直接子节点。平均售价是根据每个 term 来计算的。 在一定条件下，我们也有可能对 更深 的度量进行排序，比如孙子桶或从孙桶。

我们可以定义更深的路径，将度量用尖括号（ > ）嵌套起来，像这样： my_bucket>another_bucket>metric 。

需要提醒的是嵌套路径上的每个桶都必须是 单值 的。 filter 桶生成 一个单值桶：所有与过滤条件匹配的文档都在桶中。 多值桶（如：terms ）动态生成许多桶，无法通过指定一个确定路径来识别。

目前，只有三个单值桶： filter 、 global 和 reverse_nested 。让我们快速用示例说明，创建一个汽车售价的直方图，但是按照红色和绿色（不包括蓝色）车各自的方差来排序：

GET /cars/transactions/_search
{
    "size" : 0,
    "aggs" : {
        "colors" : {
            "histogram" : {
              "field" : "price",
              "interval": 20000,
              "order": {
                "red_green_cars>stats.variance" : "asc" (1)
              }
            },
            "aggs": {
                "red_green_cars": {
                    "filter": { "terms": {"color": ["red", "green"]}}, (2)
                    "aggs": {
                        "stats": {"extended_stats": {"field" : "price"}} (3)
                    }
                }
            }
        }
    }
}

  1. 按照嵌套度量的方差对桶的直方图进行排序。

  2. 因为我们使用单值过滤器 filter ，我们可以使用嵌套排序。

  3. 按照生成的度量对统计结果进行排序。

本例中，可以看到我们如何访问一个嵌套的度量。 stats 度量是 red_green_cars 聚合的子节点，而 red_green_cars 又是 colors 聚合的子节点。 为了根据这个度量排序，我们定义了路径 red_green_cars>stats.variance 。我们可以这么做，因为 filter 桶是个单值桶。