Elasticsearch强大的聚合功能Facet.docxVIP

在常规数据库中，我们都知道有一个sql就是group，分组。如果主表只有对应的一个列记录的分组的ID，那么还好统计，比如说每本书book 表，有一个分类catId，记录是属于哪一类的书，那么直接按照catId进行分组即可。可是在实际应用种，并非如此简单。一本书往往属于多个分类，比 如：某本书既属于科技类书，又属于儿童类书，要求按照这两种条件进行筛选，都能筛选出来，如果要求按照分类进行统计数量，数据库怎么group?我们且抛 开种种解决方案，来看看Elasticsearch里面对这种需求，是多么的容易统计。?首先，我们需要造些数据，需要用到一个模型，这个模型定义了一个type，就算类型吧，我们用这个属性来演示常规的group。还有一个catIds的列表模型，这个来解决我们上面描述的一本书对应多个分类的需求。模型定义如下：importjava.io.Serializable; importjava.util.ArrayList; importjava.util.List; importjava.util.Random; importcom.donlianli.es.ESUtils; /** * 这个是为分组定义的一个模型 * catIds通常为一对多的分类ID * @authordonlian */publicclassFacetTestModelimplementsSerializable { privatestaticfinallongserialVersionUID = 3174577828007649745L; /** * 随便编写的一些值，type属性只能取这里面的其中一个 */private String[] types= new String[]{ type1,type2,type3,type4,type5,type6,type7, type11,type12,type13,type14,type15,type16,type17 }; //主ID privatelong id; //类型，为types之一 private String type; /** * 所属分类，范围为1-50 */private ListIntegercatIds; publicFacetTestModel(){ Random r = newRandom(); int n =Math.abs(r.nextInt()); int index = n%14; this.type =types[index]; this.id =Math.abs(r.nextLong()); n = n%50; catIds= newArrayListInteger(); catIds.add(n); intys = n%3; if(ys!=0){ for(int i=1;iys+1;i++){ catIds.add(n+i); } } } publicstaticvoid main(String[] argv){ for(int i=0;i10;i++){ FacetTestModel f = newFacetTestModel(); System.out.println(ESUtils.toJson(f)); } } set,get方法，自己写吧} ?接着就是初始化数据。importorg.elasticsearch.action.bulk.BulkRequestBuilder; importorg.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse; importorg.elasticsearch.action.index.IndexRequestBuilder; importorg.elasticsearch.client.Client; importcom.donlianli.es.ESUtils; importcom.donlianli.es.model.FacetTestModel; publicclassBulkIndexTest { publicstaticvoid main(String[] args) { Client client=ESUtils.getClient(); BulkRequestBuilderbulkRequest=client.prepareBulk(); for(int i=0;i10;i++){ Strin