GET /hotel/_search
{
    "size":0, //返回命中文档的详细信息的数量，（默认执行match_all）,这里设置为0就是不返回文档的详细信息
    "aggs":{ //聚合查询关键字
        "brandSum":{ //桶名字
            "trems":{ //聚合的类型，这里使用brand字段聚合，所以使用terms
                "field":"brand", 
                "size":20 //返回最多的桶数量，如果设置为1，就只返回一个桶的信息
            }
        }
    }
}

结果

可以看见hits数组里的值为空，因为我们设置了size=0,不返回文档的详细信息

brandSum就是这个聚合的名字，buckets桶数组最大的大小为20，默认通过桶里的文档数降序排序

聚合结果排序

默认情况下，Bucket聚合会统计Bucket内的文档数量，记为_count，并且按照_count降序排序。

我们可以指定order属性，自定义聚合的排序方式：

GET /hotel/_search
{
    "size":0,
    "aggs":{
        "brandSum":{
            "terms":{
                "field":"brand",
                "size":20,
                "order":{ #自定义排序规则
                    "_count":asc #使用桶内的文档数进行升序排序
                }
            }
        }
    }
}

限定聚合范围

默认情况下，Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合，但真实场景下，用户会输入搜索条件，因此聚合必须是对搜索结果聚合。那么聚合必须添加限定条件。

我们可以限定要聚合的文档范围，只要添加query条件即可：

只聚合价格大于500的文档

总结

聚合必须的三要素：

聚合名称
聚合类型
聚合字段

聚合可配置的属性

size:指定聚合结果(即桶的最大数量)的最大数量
order:指定聚合结果排序的方式
field:指定聚合的字段

DSL实现metric聚合

例如：我们需要获取每个品牌的用户评分的min,max,avg等值

GET /hotel/_search
{
    "aggs":{
        "brandSum":{
            "terms":{
                "field":"brand",
                "size":20
            },
         "aggs":{ //brandSum聚合下的子聚合
                "scoreStats":{//子聚合名字
                    "stats":{ //聚合的类型·。stats会把max,min,avg,sum,count都算出来
                        "field":"score"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

只求socre的max

利用RestHighLevelClient实现聚合

@SpringBootTest
public class TestAggregation {
    @Autowired
    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;
    @Test
    public void test01() throws IOException {
        //构建 查询对象
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        //设置dsl语句
        request.source().size(0);
        request.source().aggregation(AggregationBuilders
                .terms("brandSum")//指定聚合的名字为brandSum，且聚合的类型是terms
                .field("brand")//指定聚合的字段是brand
                .size(20));
        //发送请求
        SearchResponse response = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);

        //解析响应数据
        Aggregations aggregations = response.getAggregations();
        Terms brandSum= aggregations.get("brandSum");
        List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandSum.getBuckets();
        for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
            String key = bucket.getKeyAsString();
            System.out.println(key);
        }
    }
}

业务需求

需求：搜索页面的品牌、城市等信息不应该是在页面写死，而是通过聚合索引库中的酒店数据得来的：

分析：

目前，页面的城市列表、星级列表、品牌列表都是写死的，并不会随着搜索结果的变化而变化。但是用户搜索条件改变时，搜索结果会跟着变化。

例如：用户搜索“东方明珠”，那搜索的酒店肯定是在上海东方明珠附近，因此，城市只能是上海，此时城市列表中就不应该显示北京、深圳、杭州这些信息了。

也就是说，搜索结果中包含哪些城市，页面就应该列出哪些城市；搜索结果中包含哪些品牌，页面就应该列出哪些品牌。

如何得知搜索结果中包含哪些品牌？如何得知搜索结果中包含哪些城市？

使用聚合功能，利用Bucket聚合，对搜索结果中的文档基于品牌分组、基于城市分组，就能得知包含哪些品牌、哪些城市了。

因为是对搜索结果聚合，因此聚合是限定范围的聚合，也就是说聚合的限定条件跟搜索文档的条件一致。

查看浏览器可以发现，前端其实已经发出了这样的一个请求：

请求参数与搜索文档的参数完全一致。

返回值类型就是页面要展示的最终结果：

结果是一个Map结构：

key是字符串，城市、星级、品牌、价格
value是集合，例如多个城市的名称

dsl语句

结果会有三个桶聚合的结果，可以发现因为查询条件match全文匹配了上海，所以citySum聚合桶内只有一种城市就是上海，这种情况是正确的，因为聚合是根据查询后的结果来聚合的，如果没有query查询条件，就是对索引库的所有文档进行聚合

这里有三种聚合，都是独立的，city聚合，brand聚合,starName聚合

java代码

前端封装类

package com.hhh.hotel.pojo;

import lombok.Data;

@Data
public class RequestParams {
    private String key;
    private Integer page;
    private Integer size;
    private String sortBy;
    // 下面是新增的过滤条件参数
    private String city;
    private String brand;
    private String starName;
    private Integer minPrice;
    private Integer maxPrice;
    //坐标
    private String location;
}

controller层

  @RestController
@RequestMapping("/hotel")
public class HotelController {
    @Autowired
    private HotelService hotelService;
    @PostMapping("/list")
    public PageResult getPageResult(@RequestBody RequestParams params){
        return hotelService.getPageResult(params);
    }

    /**
     * 获取传入条件过滤出 星级，城市，品牌
     */
    @PostMapping("/filters")
    public Map<String, List<String>> getFilters(@RequestBody RequestParams params){
        return hotelService.getFilters(params);
    }
}

service服务层

前端进行搜索时，会发送两个请求，一个请求时/hotel/list获取匹配到的hotel信息，还有一个请求时/hotel/filters获取根据查询条件得到的结果去聚合过滤出的星级，城市和品牌


@Service
public class HotelServiceImpl extends ServiceImpl<HotelMapper, Hotel>
    implements HotelService {
    @Autowired
    private RestHighLevelClient restHighLevelClient;
    @Override
    public PageResult getPageResult(RequestParams params) {
        //1.构建 查询请求对象
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        //2.编写dsl语句
       /* //2.1如果key为空，即搜索的内容为空，就全文查询
        if(StringUtils.isBlank(params.getKey())){
            request.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
        }else {
            request.source().query(QueryBuilders.matchQuery("all",params.getKey()));
        }*/
        assembleBasicQuery(params,request);

        //构建高亮显示
        request.source().highlighter(new HighlightBuilder().field("name").requireFieldMatch(false));

        //3.构建分页信息
        Integer pageNum=params.getPage()==null?1:params.getPage();//默认是第一页
        Integer pageSize=params.getSize()==null?5:params.getSize();//默认每页大小为5

        request.source().from((pageNum-1)*pageSize).size(pageSize);

        //TODO:维护距离排序
        if(StringUtils.isNotBlank(params.getLocation())) {
            GeoDistanceSortBuilder geoDistanceSortBuilder = new GeoDistanceSortBuilder("location", new GeoPoint(params.getLocation()))
                    .order(SortOrder.ASC) // 升序排序
                    .unit(DistanceUnit.KILOMETERS); // 单位为千米
            request.source().sort(geoDistanceSortBuilder);
        }
        if(params.getSortBy().equals("price")){
            request.source().sort("price",SortOrder.ASC);
        } else if (params.getSortBy().equals("score")) {
            request.source().sort("score",SortOrder.DESC);
        }

        //4.发送请求
        SearchResponse response = null;
        try {
            response = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException("查询异常");
        }
        //5.解析数据
        Boolean isEnableKm=false;
        if(params.getLocation()!=null){
            isEnableKm=true;//location字段不为null,才设置为true，然后获取排序值
        }
        return ParseResponse(response,isEnableKm);
    }
    /**
     * 获取传入条件过滤出 星级，城市，品牌
     */
    @Override
    public Map<String, List<String>> getFilters(RequestParams params) {
        SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
        request.source().size(0);
        //设置query DSL语句
        assembleBasicQuery(params,request);
        //构建桶聚合
        request.source().aggregation(AggregationBuilders
                .terms("brandSum")
                .field("brand")
                .size(20));
        request.source().aggregation(AggregationBuilders
                .terms("citySum")
                .field("city")
                .size(20));
        request.source().aggregation(AggregationBuilders
                .terms("starNameSum")
                .field("starName")
                .size(20));
        //发起请求
        SearchResponse response = null;
        try {
            response = restHighLevelClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        //解析返回数据
        List<String>brands=parseAggreData(response,"brandSum");
        List<String>citys=parseAggreData(response,"citySum");
        List<String>startNames=parseAggreData(response,"starNameSum");
        Map<String, List<String>> info = new HashMap<>();
        info.put("brand",brands);
        info.put("city",citys);
        info.put("starName",startNames);
        return info;
    }

    /**
     * 解析桶数据
     * @return
     */
    private List<String> parseAggreData(SearchResponse response, String sum) {
        Aggregations aggregations = response.getAggregations();
        Terms aggregation = aggregations.get(sum);
        if(aggregation==null||CollectionUtils.isEmpty(aggregation.getBuckets())){
            return null;
        }
        ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
        for (Terms.Bucket bucket : aggregation.getBuckets()) {
            String key = bucket.getKeyAsString();
            list.add(key);
        }
        return list;
    }

    /**
     * 组装dsl查询语句
     * @param params 前端封装类
     * @param request 查询请求对象
     */
    private void assembleBasicQuery(RequestParams params,SearchRequest request){
        BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
        //1.判断key是否为空
        if(StringUtils.isBlank(params.getKey())){
            boolQuery.must(QueryBuilders.matchAllQuery());
        }else{
            boolQuery.must(QueryBuilders.matchQuery("all",params.getKey()));
        }
        //品牌名不为空,对品牌过滤
        if(StringUtils.isNotBlank(params.getBrand())){
            boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("brand",params.getBrand()));
        }
        //城市
        if(StringUtils.isNotBlank(params.getCity())){
            boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("city",params.getCity()));
        }
        //星级
        if(StringUtils.isNotBlank(params.getStarName())){
            boolQuery.filter(QueryBuilders.termQuery("startName",params.getStarName()));
        }
        //价格范围
        if(params.getMaxPrice()!=null&&params.getMinPrice()!=null){
            boolQuery.filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(params.getMinPrice()).lte(params.getMaxPrice()));
        }
        //定义算分函数
        //设置排名，根据算分设置level排名
        FieldValueFactorFunctionBuilder functionBuilder = ScoreFunctionBuilders.fieldValueFactorFunction("value").modifier(FieldValueFactorFunction.Modifier.NONE).factor(1.5F).missing(1);


        FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[] functions = new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[] {
                new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(
                        QueryBuilders.termQuery("isAD",true),
                        //ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10)  // 权重因子，乘以基础得分
                        functionBuilder
                )
        };
        FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQuery = QueryBuilders.functionScoreQuery(boolQuery, functions).boostMode(CombineFunction.SUM);
        request.source().query(functionScoreQuery);
    }

    /**
     * 解析es响应的数据
     */
    private PageResult ParseResponse(SearchResponse response,Boolean isEnableKm) {
        SearchHits hits = response.getHits();
        //1.获取总命中文档数
        long size = hits.getTotalHits().value;
        SearchHit[] hits1 = hits.getHits();
        ArrayList<HotelDoc> docs = new ArrayList<>();
        if(ArrayUtils.isNotEmpty(hits1)){
            for (SearchHit searchHit : hits1) {
                String jsonData = searchHit.getSourceAsString();
                HotelDoc hotelDoc = JSON.parseObject(jsonData, HotelDoc.class);

                if(isEnableKm) {
                    //获取排序后的距离
                    Object[] sortValues = searchHit.getSortValues();
                    if (ArrayUtils.isNotEmpty(sortValues)) {
                        hotelDoc.setDistance(sortValues[0]);
                    }
                }
                //获取高亮
                Map<String, HighlightField> fieldMap = searchHit.getHighlightFields();
                if(!CollectionUtils.isEmpty(fieldMap)){
                    HighlightField highlightField = fieldMap.get("name");
                    String highName = highlightField.getFragments()[0].string();
                    //替换hotel实体类的name属性
                    hotelDoc.setName(highName);
                }

                docs.add(hotelDoc);
            }
        }
        return new PageResult(size,docs);
    }
}

结果

输入上海进行搜索时，会根据hotel/list获取全文检索匹配的文档信息，然后根据/hotel/filters获取过滤出的city,brand,price,但是根据上海匹配出来的文档，经过city字段进行聚合时，citySum桶内只有一个数据就是上海，只有一个数据时，直接在前端不显示其他城市的选择即可，因为没必要

然后brandSum桶内有所有品牌的名字，和 starSum桶内所有的星级都会显示出来（因为桶内的数量大于1）

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es实现桶聚合

聚合

聚合的分类

DSL实现桶聚合

dsl语句

结果

聚合结果排序

限定聚合范围

总结

聚合必须的三要素：

聚合可配置的属性

DSL实现metric聚合

例如：我们需要获取每个品牌的用户评分的min,max,avg等值

只求socre的max

利用RestHighLevelClient实现聚合

业务需求

dsl语句

java代码

结果

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