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> 這裡分類和彙總了欣宸的全部原創(含配套原始碼)：[https://github.com/zq2599/blog_demos](https://github.com/zq2599/blog_demos)

### 本篇概覽
- 在《Elasticsearch聚合學習》系列的前面兩篇文章中，我們熟悉了基本聚合操作，但這些操作都是面向索引中的全部資料（例如所有汽車銷售記錄一共有幾種顏色的汽車），今天要學習的是如何對一定範圍內的資料做聚合（例如以前是看所有汽車一共有幾種顏色，現在只看福特汽車一共有幾種顏色）；

### 系列文章列表
1. [《Elasticsearch聚合學習之一：基本操作》](https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/89735952)；
2. [《Elasticsearch聚合學習之二：區間聚合》](https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/89763684)；
3. [《Elasticsearch聚合學習之三：範圍限定》](https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/89785223);
4. [《Elasticsearch聚合學習之四：結果排序》](https://xinchen.blog.csdn.net/article/details/89812169)；

### 環境資訊
- 以下是本次實戰的環境資訊，請確保您的Elasticsearch可以正常執行：

1. 作業系統：Ubuntu 18.04.2 LTS
2. JDK：1.8.0_191
3. Elasticsearch：6.7.1
4. Kibana：6.7.1

- 實戰用的資料依然是一些汽車銷售的記錄，在[第一章](https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/89735952)有詳細的匯入步驟，請參考操作，匯入後您的es中的資料如下圖：
![在這裡插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190501174429748.jpg)

### 本章概要
- 本篇聚焦查詢範圍限定，由以下內容構成：
1. 不做限定時的預設範圍；
2. 最簡單的查詢範圍
3. 全域性桶
4. 使用過濾器
5. 桶內使用過濾器

### 不做限定時的預設範圍
- 下面是個普通的聚合請求，將文件按照color欄位聚合，由於沒有做任何範圍限定，因此查詢的是所有文件：

```shell
GET /cars/transactions/_search
{
  "size":0,
  "aggs":{
   "popular_colors":{
     "terms": {
       "field": "color"
     }
   } 
  }
}
```

- 下面請求帶上了查詢條件<font color="color">match_all**，匹配所有文件，和前面不帶查詢條件的請求達到了同樣效果：

```shell
GET /cars/transactions/_search
{
  "size":0,
  "query": {            ------查詢條件
    "match_all": {}     ------匹配所有文件
  }, 
  "aggs":{
   "popular_colors":{
     "terms": {
       "field": "color"
     }
   } 
  }
}
```

### 最簡單的查詢範圍
- 前面提出了一個問題：**福特汽車一共分為幾種顏色？**這就是最簡單的範圍限定聚合（限定了汽車品牌），查詢DSL如下：

```shell
GET /cars/transactions/_search
{
  "size":0,
  "query": {                ---範圍限定的查詢
    "term": {               ---查詢型別是精確匹配
      "make": "ford"        ---查詢條件是品牌為福特
    }
  }, 
  "aggs":{                  ---聚合
   "popular_colors":{       ---聚合欄位名
     "terms": {             ---桶型別
       "field": "color"     ---匹配欄位是color
     }
   } 
  }
}
```

- 返回結果如下，只有福特汽車的聚合資料：

```shell
{
  "took" : 7,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 2,
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {                       ---聚合結果
    "popular_colors" : {                   ---聚合欄位
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [                        ---這個陣列的元素是所有的桶
        {
          "key" : "blue",                  ---color為blue的文件
          "doc_count" : 1                  ---文件數為1
        },
        {
          "key" : "green",                 ---color為blue的文件
          "doc_count" : 1                  ---文件數為1
        }
      ]
    }
  }
}
```

### 全域性桶
- 如果想對比福特汽車的銷售額和所有汽車的銷售額，可以透過**全域性桶**對所有文件做聚合，關鍵字是**global**，全域性桶的聚合不受範圍限定的影響：

```shell
GET /cars/transactions/_search
{
  "size": 0,
  "query": {			     ---範圍限定的查詢
    "term": {                ---查詢型別是精確匹配
      "make": "ford"         ---查詢條件是品牌為福特
    }
  },
  "aggs": {                  ---聚合
    "ford_sales": {          ---聚合欄位名
      "sum": {               ---直接對範圍內的所有文件執行metrics，型別是累加
        "field": "price"     ---選擇price欄位的值進行累加
      }
    },
    "all": {                 ---聚合欄位名
      "global": {},          ---全域性桶關鍵字，表示忽略前面term查詢的範圍限定
      "aggs": {              ---聚合
        "all_sales": {       ---聚合欄位名
          "sum": {           ---直接對範圍內的所有文件執行metrics，型別是累加
            "field": "price" ---選擇price欄位的值進行累加
          }
        }
      }
    }
  }
}
```

- 來看看結果：

```shell
......
  "aggregations" : {         ---聚合結果
    "all" : {                ---全域性桶的聚合結果(term查詢無效)
      "doc_count" : 8,       ---文件總數
      "all_sales" : {        ---聚合欄位名
        "value" : 212000.0   ---總銷售額
      }
    },
    "ford_sales" : {         ---聚合欄位名(term查詢限定了範圍，只有福特汽車的銷售記錄)
      "value" : 55000.0      ---福特汽車銷售額
    }
  }
}
```

### 不止是query
- 前面的範圍限定用到了query，其實適用於查詢的過濾器也能應用在聚合操作中，下面是過濾+聚合的查詢，和前面一樣，也是統計總銷售和和福特汽車的銷售額：

```shell
GET /cars/transactions/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "bool": {                 ---布林查詢，裡面可以將query和filter組合使用
      "filter": {             ---本例只用到了filter
        "term": {             ---精確匹配
          "make": "ford"      ---匹配福特品牌 
        }
      }
    }
  },
  "aggs": {                   ---聚合結果
    "ford_sales": {           ---聚合欄位名
      "sum": {                ---metrics操作，累加
        "field": "price"      ---累加欄位是price
      }
    },
    "all": {                  ---聚合欄位名                  
      "global": {},           ---全域性桶關鍵字，表示忽略範圍限定
      "aggs": {               ---聚合
        "all_sales": {        ---聚合欄位名
          "sum": {            ---metrics操作，累加
            "field": "price"  ---累加欄位是price
          }
        }
      }
    }
  }
}
```

- 查詢結果如下，和query的一樣：

```shell
......
  "aggregations" : {
    "all" : {
      "doc_count" : 8,
      "all_sales" : {
        "value" : 212000.0
      }
    },
    "ford_sales" : {
      "value" : 55000.0
    }
  }
}
```

- **注意：**雖然query和filter限定範圍的結果是一樣的，但是filter會忽略評分，並且有可能快取結果資料，這些都是效能上的優勢；

### 桶內filter
- 學習桶內filter之前，先看看官方的布林查詢DSL，如下所示，查詢JSON物件的內部可以加入filter，對查詢結果做過濾：

```shell
GET /_search
{
  "query": { 
    "bool": { 
      "must": [                                     ---布林查詢
        { "match": { "title":   "Search"        }}, 
        { "match": { "content": "Elasticsearch" }}  
      ],
      "filter": [                                   ---對查詢結果做過濾
        { "term":  { "status": "published" }}, 
        { "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}} 
      ]
    }
  }
}
```

- 桶內filter和布林查詢中的filter類似，對進入桶中的資料可以加入filter，這樣桶內的資料就是此filter過濾後的資料了；
- 舉個例子，**統計藍色的福特汽車銷售額**，首先限定品牌範圍，這個可以直接用之前的限定方式，然後在桶內加入一個filter，只保留顏色為藍色的文件：

```shell
GET /cars/transactions/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "bool": {                 ---布林查詢，裡面可以將query和filter組合使用
      "filter": {             ---本例只用到了filter
        "term": {             ---精確匹配
          "make": "ford"      ---匹配福特品牌 
        }
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "sales": {
      "filter": {             ---桶內filter
        "term": {             ---精確匹配
          "color": "blue"     ---匹配藍色
        }
      },
      "aggs": {
        "blue_sales": {
          "sum": {            ---metrics操作，累加
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}
```

- 返回結果如下，可見hits.total等於2，表示查詢到了兩個文件，但是sales.doc_count等於1，表示桶內filter作用後再桶內只剩下一個文件了：

```shell
  "hits" : {
    "total" : 2,
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "sales" : {
      "doc_count" : 1,
      "green_sales" : {
        "value" : 25000.0
      }
    }
  }
}
```

### 後過濾器(post_filter)
- 還有一種特殊的filter，名為post_filter，其作用描述如下：
- 正常的聚合：先查詢，得到查詢結果A，再用A做聚合操作得到結果B，最後返回B和A；
- 帶有post_filter的聚合：先查詢，得到查詢結果A，再用A做聚合操作得到結果B，然後用A做過濾得到C（過濾條件就是post_filter），最後返回B和C；
- 可見無論是否使用post_filter，返回的聚合結果都是根據A生成的B，不同之處在於用了post_filter就不返回A，而是返回A的過濾結果；

- 以下是來自[《Elasticsearch 權威指南》](https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_post_filter.html)的post_filter示例：
```shell
GET /cars/transactions/_search
{
    "size" : 0,
    "query": {
        "match": {
            "make": "ford"
        }
    },
    "post_filter": {    
        "term" : {
            "color" : "green"
        }
    },
    "aggs" : {
        "all_colors": {
            "terms" : { "field" : "color" }
        }
    }
}
```

- **值得注意得是：**如果只做查詢不做聚合，post_filter的作用和我們常用的filter是類似的，但由於post_filter是在查詢之後才會執行，所以post_filter不具備filter對查詢帶來的好處(忽略評分、快取等)，因此，在普通的查詢中不要用post_filter來替代filter；

- 如果您向進一步瞭解post_filter，請參考[《理解elasticsearch的post_filter》](https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/89801825)

- 至此，帶有範圍限定的聚合操作實戰就全部完成了，目前所有示例的結果都是預設排序的，接下來的章節將一起學習瞭解如何對聚合結果做排序。

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Elasticsearch聚合學習之三：範圍限定

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