esgroupby：Elasticsearch中基于聚合函数的数据分组

esgroupby是一款在Elasticsearch中实现基于聚合函数的数据分组的插件，它可以很方便地实现类似于SQL中GROUP BY的功能。本文将从多个方面进行阐述esgroupby的功能、使用和优势。

一、安装和使用

安装esgroupby需要使用Elasticsearch的插件安装工具，使用以下命令即可安装：

bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/alexkli/es-groupby/releases/download/v6.2.4.0/esgroupby-v6.2.4.0.zip

安装完成后，即可在Elasticsearch的查询语句中使用esgroupby。

以下是简单示例：

POST /orders/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "products": {
      "terms": {
        "field": "product"
      },
      "aggs": {
        "total_amount": {
          "sum": {
            "field": "amount"
          }
        }
      }
    }
  }
}

上述查询语句会将所有订单按照商品(product)进行分组，并计算每个商品的总金额(amount)。如果要按照多个字段进行分组，则可以在terms中使用数组进行设置。

二、高级查询功能

esgroupby还提供了一些高级查询功能，包括作为查询条件的聚合结果、排序和过滤器等。

以下是相关示例：

1、使用聚合结果作为查询条件

POST /orders/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "range": {
          "created_at": {
            "gte": "2018-01-01"
          }
        }
      },
      "must": {
        "term": {
          "status": {
            "value": "paid"
          }
        }
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "products": {
      "terms": {
        "field": "product"
      },
      "aggs": {
        "total_amount": {
          "sum": {
            "field": "amount"
          }
        }
      }
    },
    "amount_range": {
      "range": {
        "field": "amount",
        "ranges": [
          { "to": 100 },
          { "from": 100, "to": 500 },
          { "from": 500 }
        ]
      }
    }
  }
}

以上查询语句会将2018年以来状态为paid的订单按照商品(product)进行分组，并计算每个商品的总金额(amount)。同时，还会计算订单金额(amount)的分布情况。

2、排序

POST /orders/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "products": {
      "terms": {
        "field": "product",
        "order": {
          "total_amount": "desc"
        }
      },
      "aggs": {
        "total_amount": {
          "sum": {
            "field": "amount"
          }
        }
      }
    }
  }
}

以上查询语句会将所有订单按照商品(product)进行分组，并计算每个商品的总金额(amount)，并按照总金额(total_amount)进行倒序排序。

3、过滤器

POST /orders/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "products": {
      "filter": {
        "range": {
          "created_at": {
            "gte": "2018-01-01"
          }
        }
      },
      "aggs": {
        "product_total_amount": {
          "terms": {
            "field": "product"
          },
          "aggs": {
            "total_amount": {
              "sum": {
                "field": "amount"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

以上查询语句会统计2018年以来的订单，并按照商品(product)进行分组，并计算每个商品的总金额(amount)。

三、性能优化

由于Elasticsearch的数据量可能非常大，因此在使用esgroupby时需要注意性能优化。

以下是一些性能优化建议：

1、缩小查询范围

尽量缩小查询的时间范围、类型范围等，减少查询数据量。

POST /orders/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "range": {
          "created_at": {
            "gte": "2018-01-01"
          }
        }
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "products": {
      "terms": {
        "field": "product"
      },
      "aggs": {
        "total_amount": {
          "sum": {
            "field": "amount"
          }
        }
      }
    }
  }
}

以上查询语句会统计2018年以来的订单，并按照商品(product)进行分组。

2、使用索引进行分组

对于一些分组字段在数据量较大的情况下，可以使用索引进行分组，可大大提高查询效率。

POST /orders/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "products": {
      "terms": {
        "field": "product.keyword"
      },
      "aggs": {
        "total_amount": {
          "sum": {
            "field": "amount"
          }
        }
      }
    }
  }
}

以上查询语句使用了.keyword索引进行商品(product)分组。

3、适时清理数据

如果数据量较大，可以适时进行数据清理、归档等操作，减少无用数据的占用。

四、结语

以上便是对esgroupby的详细阐述，从安装和使用到高级查询和性能优化方面进行了讲解。在使用esgroupby时，我们需要根据具体情况，选择合适的查询方式，并进行相应的性能优化操作，以提高查询效率。