什麼是aggregate子句 - OpenSearch

子句說明

一個關鍵詞查詢後可能會找到數以萬計的文檔，使用者不太可能瀏覽所有的文檔來擷取自己需要的資訊，有些情況下使用者感興趣的可能是一些統計的資訊。

文法說明

統計子句格式：

group_key:field, range:number1~number2, agg_fun:func1#func2, max_group:number2, 
agg_filter:filter_clause, max_group:number

參數介紹：

參數	類型	必需	取值範圍	預設值	描述
group_key:field	field為屬性欄位	必選參數	目前只支援對 INT，LITERAL，INT_ARRAY，LITERAL_ARRAY 欄位類型做統計（注意 INT_ARRAY，LITERAL_ARRAY 這2個欄位類型做統計時，以該欄位中相同值為單位進行統計）		field為要進行統計的欄位名，必須配置屬性欄位
agg_fun		必選參數	count()、sum(id)、max(id)、min(id)、 distinct_count五種系統函數		func可以為count()、sum(id)、max(id)、min(id)、distinct_count(id)五種系統函數，含義分別為：統計文檔個數、對id欄位進行求和、擷取id欄位最大值、擷取id欄位最小值、擷取id的去重統計個數；支援同時進行多個函數的統計，中間用英文井號（#）分隔；sum、max、min的內容支援基本的算術運算
range		非必須參數	表示number1~number2及大於number2的區間情況（註：不支援string類型的欄位分布統計）		表示分段統計，可用於分布統計，只支援單個range參數。
agg_filter		非必須參數			表示僅統計滿足特定條件的文檔
agg_sampler_threshold	int類型	非必須參數			，抽樣統計的閾值。表示該值之前的文檔會依次統計，該值之後的文檔會進行抽樣統計；
agg_sampler_step	int類型	非必須參數			抽樣統計的步長，表示從agg_sampler_threshold後的文檔將間隔agg_sampler_step個文檔統計一次。對於sum和count類型的統計會把閾值後的抽樣統計結果最後乘以步長進行估算，估算的結果再加上閾值前的統計結果就是最後的統計結果。
max_group	int類型	非必須參數		1000	最大返回組數

注意事項

aggregate為非必選子句；
在aggregate中出現的欄位必須在定義應用結構的時候配置為屬性欄位；
aggregate結果會在搜尋節點facet節點中展示出來，具體值欄位名為agg_fun的名字，如sum、count等
aggregate支援多個key的統計，多個統計中間用英文分號（;）分隔。

參考格式：

group_key:field1,agg_fun:func1;group_key:field2,agg_fun:func2

該統計子句資訊展示在facet 中，需設定config子句中的format 為fulljson 格式，才會返回並展示facet 對應內容。
distinct_count功能，僅在獨享-叢集中支援，同時需要在kvpairs子句中加入enable_accurate_statistics:true參數，使用distinct_count功能，查詢將不再召回具體的結果資料，只有facet中的統計資料
獨享叢集中，支援count、max、min和sum的精確統計，需要在kvpairs子句中加入enable_accurate_statistics:true參數
受引擎效能影響，aggregate統計子句僅能保證10w的召回量下的文檔數統計準確，超過10w的文檔數統計不保證準確。（獨享-叢集，可通過在kvpairs子句中加入enable_accurate_statistics:true參數，提高統計的精確度）

樣本

搜尋包含“浙大”的文檔，並按照group_id欄位進行統計，統計維度包含對price欄位進行求和及計算最大值；並對company_id進行統計個數：

query=default:'浙大'&&aggregate=group_key:group_id,agg_fun:sum(price)#max(price);group_key:company_id,agg_fun:count()

結果展示：

{
　　status: "OK",
　　result: {
　　　　searchtime: 0.015634,
　　　　total: 5,
　　　　num: 1,
　　　　viewtotal: 5,
　　　　items: [        //具體搜尋結果
　　　　　　{ ... }
　　　　],
　　　　facet: [
　　　　　　{
　　　　　　　　key: "group_id",
　　　　　　　　items: [
　　　　　　　　　　{
　　　　　　　　　　　　value: 43,
　　　　　　　　　　　　sum: 81,
　　　　　　　　　　　　max: 20,
　　　　　　　　　　},
　　　　　　　　　　{
　　　　　　　　　　　　value: 63,
　　　　　　　　　　　　sum: 91,
　　　　　　　　　　　　max: 50,
　　　　　　　　　　},
　　　　　　　　],
　　　　　　},
　　　　　　{
　　　　　　　　key: "company_id",
　　　　　　　　items: [
　　　　　　　　　　{
　　　　　　　　　　　　value: 13,
　　　　　　　　　　　　count: 4,
　　　　　　　　　　},
　　　　　　　　　　{
　　　　　　　　　　　　value: 10,
　　　　　　　　　　　　count: 1,
　　　　　　　　　　},
　　　　　　　　],
　　　　　　},
　　　　],
　　},
　　errors: [ ],
　　tracer: "",
},

搜尋包含“浙大”的文檔，並按照group_id欄位進行統計，統計維度包含對price欄位進行求和。其中10000以後的文檔進行抽樣，步長為5：
```
query=default:'浙大'&&aggregate=group_key:group_id,agg_fun:sum(price), agg_sampler_threshold:10000, agg_sampler_step:5
```
搜尋包含“浙大”的文檔，並按照group_id欄位進行統計個數，統計維度為小於10、10~50、及大於50的文檔數：
```
query=default:'浙大'&&aggregate=group_key:group_id,agg_fun:count(),range:10~50
```
搜尋包含“浙大”的文檔，並按照group_id欄位進行統計hits及replies的和的最大值，僅統計create_timestamp大於1423456781的文檔：
```
query=default:'浙大'&&aggregate=group_key:group_id,agg_fun:max(hits+replies),agg_filter:create_timestamp>1423456781
```