elasticsearch 口水篇（9）Facet

FACET

1)Terms Facet

{
    "query" : {
        "match_all" : {  }
    },
    "facets" : {
        "tag" : {
            "terms" : {
                "field" : "tag",
                "size" : 10
            }
        }
    }
}

被統計（facet）的字段一般不分詞（例如商品的類目字段——類目唯一），但也支持分詞后term不多的字段（例如商品的標簽字段）。　　

對應這種facet我們主要關注幾點：

facet的字段（field,multi fields）

facet返回的數量（top N）

facet排序（count,term,reverse_count,reverse_term）

facet作用范圍（all terms,excluding terms,regex patterns,term script）

 

2)Range Facets

{
    "query" : {
        "match_all" : {}
    },
    "facets" : {
        "range1" : {
            "range" : {
                "field" : "field_name",
                "ranges" : [
                    { "to" : 50 },
                    { "from" : 50, "to" : 70 },
                    { "from" : 70, "to" : 120 },
                    { "from" : 120 }
                ]
            }
        }
    }
}

例如：

商品的價格區間。

考慮下面一種需求：

統計各個價格區間購買次數。（每個商品有個銷量字段）

{
    "query" : {
        "match_all" : {}
    },
    "facets" : {
        "range1" : {
            "range" : {
                "key_field" : "price",
                "value_field" : "volume",
                "ranges" : [
                    { "to" : 50 },
                    { "from" : 50, "to" : 70 },
                    { "from" : 70, "to" : 120 },
                    { "from" : 120 }
                ]
            }
        }
    }
}

 

3)Histogram Facet

實現直方圖的效果，其實也算是range的一種。

{
    "query" : {
        "match_all" : {}
    },
    "facets" : {
        "histo1" : {
            "histogram" : {
                "field" : "field_name",
                "interval" : 100
            }
        }
    }
}

interval可以理解為步長。除了number型還有time_interval。　　

 

4）Date Histogram Facet

 

 

5)Filter Facets

{
    "facets" : {
        "wow_facet" : {
            "filter" : {
                "term" : { "tag" : "wow" }
            }
        }
    }
}

返回命中“指定filter”的結果數。

 

6）Query Facets

{
    "facets" : {
        "wow_facet" : {
            "query" : {
                "term" : { "tag" : "wow" }
            }
        }
    }
}

Q:FilterFacets VS. QueryFacets?

 

7)Statistical Facet

{
    "query" : {
        "match_all" : {}
    },
    "facets" : {
        "stat1" : {
            "statistical" : {
                "field" : "num1"
            }
        }
    }
}

StatisticalFacet需要作用在數值型字段上面，他會統計總數、總和、最值、均值等。

 

 8)Terms stats Facet

{
    "query" : {
        "match_all" : {  }
    },
    "facets" : {
        "tag_price_stats" : {
            "terms_stats" : {
                "key_field" : "tag",
                "value_field" : "price"
            }
        }
    }
}

也是一個kv的統計，例如統計某某類目下價格的分布情況（最值、均值等）。

 

9）GEO distance Facet

 

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 javaClient Demo:

public void facet() {
		SearchResponse sr = client.prepareSearch()
				.setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery())
				.addFacet(FacetBuilders.termsFacet("f1").field("price"))
				.execute().actionGet();

		// Get your facet results
		TermsFacet f = (TermsFacet) sr.getFacets().facetsAsMap().get("f1");

		System.out.println(f.getTotalCount()); // Total terms doc count
		System.out.println(f.getOtherCount()); // Not shown terms doc count
		System.out.println(f.getMissingCount()); // Without term doc count

		// For each entry
		for (TermsFacet.Entry entry : f) {
			System.out.println("t:" + entry.getTerm()); // Term
			System.out.println("c:" + entry.getCount()); // Doc count
			System.out.println("----");
		}
	}