分布式搜索引擎03

1.数据聚合

聚合(aggregations)可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如:

  • 什么品牌的手机最受欢迎?

  • 这些手机的平均价格、最高价格、最低价格?

  • 这些手机每月的销售情况如何?

实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多,而且查询速度非常快,可以实现近实时搜索效果。

1.1.聚合的种类

聚合常见的有三类:

  • 桶(Bucket)聚合:用来对文档做分组

    • TermAggregation:按照文档字段值分组,例如按照品牌值分组、按照国家分组

    • Date Histogram:按照日期阶梯分组,例如一周为一组,或者一月为一组

  • 度量(Metric)聚合:用以计算一些值,比如:最大值、最小值、平均值等

    • Avg:求平均值

    • Max:求最大值

    • Min:求最小值

    • Stats:同时求max、min、avg、sum等

  • 管道(pipeline)聚合:其它聚合的结果为基础做聚合

注意:参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型

 1.2.DSL实现聚合

现在,我们要统计所有数据中的酒店品牌有几种,其实就是按照品牌对数据分组。此时可以根据酒店品牌的名称做聚合,也就是Bucket聚合。

1.2.1.Bucket聚合语法

语法如下:

GET /hotel/_search
{
  "size": 0,  // 设置size为0,结果中不包含文档,只包含聚合结果
  "aggs": { // 定义聚合
    "brandAgg": { //给聚合起个名字
      "terms": { // 聚合的类型,按照品牌值聚合,所以选择term
        "field": "brand", // 参与聚合的字段
        "size": 20 // 希望获取的聚合结果数量
      }
    }
  }
}

结果如图:

1.2.2.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": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "order": {
          "_count": "asc" // 按照_count升序排列
        },
        "size": 20
      }
    }
  }
}

1.2.3.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:

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "lte": 200 // 只对200元以下的文档聚合
      }
    }
  }, 
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      }
    }
  }
}

这次,聚合得到的品牌明显变少了:

1.2.4.Metric聚合语法

上节课,我们对酒店按照品牌分组,形成了一个个桶。现在我们需要对桶内的酒店做运算,获取每个品牌的用户评分的min、max、avg等值。

这就要用到Metric聚合了,例如stat聚合:就可以获取min、max、avg等结果。

GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": { 
      "terms": { 
        "field": "brand", 
        "size": 20
      },
      "aggs": { // 是brands聚合的子聚合,也就是分组后对每组分别计算
        "score_stats": { // 聚合名称
          "stats": { // 聚合类型,这里stats可以计算min、max、avg等
            "field": "score" // 聚合字段,这里是score
          }
        }
      }
    }
  }
}

这次的score_stats聚合是在brandAgg的聚合内部嵌套的子聚合。因为我们需要在每个桶分别计算。

另外,我们还可以给聚合结果做个排序,例如按照每个桶的酒店平均分做排序:

1.2.5.小结

aggs代表聚合,与query同级,此时query的作用是?

  • 限定聚合的的文档范围

聚合必须的三要素:

  • 聚合名称

  • 聚合类型

  • 聚合字段

聚合可配置属性有:

  • size:指定聚合结果数量

  • order:指定聚合结果排序方式

  • field:指定聚合字段

1.3.RestAPI实现聚合

1.3.1.API语法

聚合条件与query条件同级别,因此需要使用request.source()来指定聚合条件。

聚合条件的语法:

聚合的结果也与查询结果不同,API也比较特殊。不过同样是JSON逐层解析:

1.3.2.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:

​​​​​​​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

1.3.3.业务实现

  • 请求方式:POST

  • 请求路径:/hotel/filters

  • 请求参数:RequestParams,与搜索文档的参数一致

  • 返回值类型:Map<String, List<String>>

代码:

    @PostMapping("filters")public Map<String, List<String>> getFilters(@RequestBody RequestParams params){return hotelService.getFilters(params);}

这里调用了IHotelService中的getFilters方法,尚未实现。

IHotelService中定义新方法:

Map<String, List<String>> filters(RequestParams params);

impl.HotelService中实现该方法:

@Override
public Map<String, List<String>> filters(RequestParams params) {try {// 1.准备RequestSearchRequest request = new SearchRequest("hotel");// 2.准备DSL// 2.1.querybuildBasicQuery(params, request);// 2.2.设置sizerequest.source().size(0);// 2.3.聚合buildAggregation(request);// 3.发出请求SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);// 4.解析结果Map<String, List<String>> result = new HashMap<>();Aggregations aggregations = response.getAggregations();// 4.1.根据品牌名称,获取品牌结果List<String> brandList = getAggByName(aggregations, "brandAgg");result.put("品牌", brandList);// 4.2.根据品牌名称,获取品牌结果List<String> cityList = getAggByName(aggregations, "cityAgg");result.put("城市", cityList);// 4.3.根据品牌名称,获取品牌结果List<String> starList = getAggByName(aggregations, "starAgg");result.put("星级", starList);return result;} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}
}private void buildAggregation(SearchRequest request) {request.source().aggregation(AggregationBuilders.terms("brandAgg").field("brand").size(100));request.source().aggregation(AggregationBuilders.terms("cityAgg").field("city").size(100));request.source().aggregation(AggregationBuilders.terms("starAgg").field("starName").size(100));
}private List<String> getAggByName(Aggregations aggregations, String aggName) {// 4.1.根据聚合名称获取聚合结果Terms brandTerms = aggregations.get(aggName);// 4.2.获取bucketsList<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();// 4.3.遍历List<String> brandList = new ArrayList<>();for (Terms.Bucket bucket : buckets) {// 4.4.获取keyString key = bucket.getKeyAsString();brandList.add(key);}return brandList;
}

2.自动补全

当用户在搜索框输入字符时,我们应该提示出与该字符有关的搜索项,如图:

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/256690.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

在jupyter notebook中修改其他文件的解决方案

大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的…

No Chromedriver found that can automate Chrome ‘x.x.xxxx‘的解决办法

一、前置说明 在使用Appium对Android设备自动化测试时&#xff0c;切换WebView时抛出异常&#xff1a; selenium.common.exceptions.WebDriverException: Message: An unknown server-side error occurred while processing the command. Original error: No Chromedriver foun…

ubuntu or MacOS 源码安装 fmt fmtlib

1&#xff0c;前情 提醒这个源代码需要从release中下载 打包好的&#xff0c;而直接用git clone下载不了&#xff0c;可能github上的这个git clone的链接仅仅是给fmt lib的开发者使用的吧&#xff1b; 下载fmtlib的release源代码u下载fmtlib的release源代码 2&#xff0c;解压编…

单细胞seurat-细胞比例分析-画图详细教程

大家好&#xff0c;今天我们来画单细胞中最简单的细胞比例图~ 1.老规矩&#xff0c;先加载pbmc数据 dir.create("~/gzh/细胞比例") setwd("~/gzh/细胞比例")subset_datareadRDS("~/gzh/pbmc3k_final.rds") table(stringr::str_split(string c…

STL(一)(pair篇)

1.pair的定义和结构 在c中,pair是一个模板类,用于表示一对值的组合它位于<utility>头文件中 pair的定义如下: template<class T1, class T2> struct pair{T1 first; //第一个值T2 second; //第二个值//构造函数pair();pair(const T1&x,const T2&y);//比较…

[足式机器人]Part4 南科大高等机器人控制课 Ch02 Rigid Body Configuration and Velocity

本文仅供学习使用 本文参考&#xff1a; B站&#xff1a;CLEAR_LAB 笔者带更新-运动学 课程主讲教师&#xff1a; Prof. Wei Zhang 南科大高等机器人控制课 Ch02 Rigid Body Configuration and Velocity 1. Rigid Body Configuration1.1 Special Orthogonal Group1.2 Use of Ro…

LiDAR 城市模型的 3D Python 工作流

1.引言 LiDAR&#xff08;Light Detection and Ranging&#xff09;是一种通过测量激光束从发射到返回的时间来测量距离&#xff0c;从而生成物体的三维表面模型的技术。这种技术在城市建模中具有广泛的应用&#xff0c;可以用于城市规划、环境监测、交通仿真等领域。而使用Pyt…

【分布式微服务专题】从单体到分布式(二、SpringCloud整合Nacos)

目录 前言阅读对象阅读导航前置知识笔记正文一、下载安装二、项目整合2.1 服务注册与发现2.2 动态配置管理 三、其他实验四、服务之间的调用 学习总结感谢 前言 本篇笔记主要是记录我整合Nacos项目进来的过程。以实现服务注册发现&#xff0c;以及分布式配置管理。关于Nacos&a…

【AIGC】prompt工程从入门到精通--图片生成专题

本文为系列教程【AIGC】prompt工程从入门到精通的子教程。 一、介绍 与文本提示相比&#xff0c;找到最佳的提示词来生成完美的图片并没有那么成熟。这可能是因为创建对象自身的挑战&#xff0c;这些对象基本上是主观的并且往往缺乏良好的准确性度量方法。 本指南涵盖了基本…

科普小知识-3D 打印是什么?

3D 打印是什么&#xff1f;作为近年来备受关注的前沿科技&#xff0c;3D 打印技术正在不断改变着制造业、医疗领域、艺术设计等多个领域的面貌。其又被称为增材制造&#xff0c;是一种通过电脑设计&#xff0c;逐层堆叠材料来创建三维物体的技术。 3D 打印的基本原理 3D 打印…

NLP自然语言处理学习笔记

参考&#xff1a;NLP&#xff08;自然语言处理&#xff09;介绍 - 知乎 (zhihu.com) 一、NLP是什么 自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自…

DOS 批处理 (二)

DOS 批处理 1. 基础 DOS 命令1.1 基础命令1.2 文件系统操作1.3 文件夹管理1.4 文件管理1.5 网络相关1.6 系统管理1.7 IF、FOR和NETIFFORNET 1. 基础 DOS 命令 command /? 查找帮助DOS命令不区分命令字母的大小写 C:\Users\Administrator>echo 1 1 C:\Users\Administrator…