es实现sql的group by 使用aggs出现分词问题

Elasticsearch | 作者 sfhy20 | 发布于2016年08月30日 | 阅读数：15359

想对数据进行分组统计将数据中一定数量的类似结果进行分组统计加入原数据中类似mysql的group by

{

  "aggs": {

    "agg1": {

      "terms": {

        "field": "mc"

      }

    }

  }

}

mc为中文字段 以上参数结果如下

["aggregations"] => array(1) {

    ["agg1"] => array(3) {

      ["doc_count_error_upper_bound"] => int(43)

      ["sum_other_doc_count"] => int(5496)

      ["buckets"] => array(5) {

        [0] => array(2) {

          ["key"] => string(3) "公"

          ["doc_count"] => int(510)

        }

        [1] => array(2) {

          ["key"] => string(3) "司"

          ["doc_count"] => int(510)

        }

        [2] => array(2) {

          ["key"] => string(3) "有"

          ["doc_count"] => int(508)

        }

        [3] => array(2) {

          ["key"] => string(3) "限"

          ["doc_count"] => int(508)

        }

        [4] => array(2) {

          ["key"] => string(3) "业"

          ["doc_count"] => int(126)

        }

      }

    }

  }

结果将mc字段分词 并对出现频率进行了统计

是不是忘记了什么参数  可以使其不分词 本来是要对两个字段进行分组的 现在一个字段就分词了 两个字段的话执行出错  求教各位如何解决

5 个回复

martindu - 搜披露创始人

赞同来自: leighton_buaa 、sfhy20

分词字段不能用Terms聚合，因为Terms是针对Term单位的，分词之后每个分后的词都是一个Term，就会出现你这种情况。你把这个字段改成不分词的就可以了。

sfhy20 - phper pythoner

尝试了一下建立mappings的时候把要聚合的字段给了一个新的字段新字段标明

"type" => "string", "index"=>"not_analyzed"

并重新建立索引
搜索的时候聚合使用新字段

'aggs': { "by_holder":{ 'terms':{ "field":'p_name_new' }}}

结果依旧时分词的

["aggregations"] => array(1) {

    ["by_holder"] => array(3) {

      ["doc_count_error_upper_bound"] => int(65)

      ["sum_other_doc_count"] => int(13409)

      ["buckets"] => array(10) {

        [0] => array(2) {

          ["key"] => string(3) "装"

          ["doc_count"] => int(584)

        }

        [1] => array(2) {

          ["key"] => string(3) "的"

          ["doc_count"] => int(554)

        }

        [2] => array(2) {

          ["key"] => string(3) "置"

          ["doc_count"] => int(550)

        }

        [3] => array(2) {

          ["key"] => string(3) "一"

          ["doc_count"] => int(520)

        }

        [4] => array(2) {

          ["key"] => string(3) "种"

          ["doc_count"] => int(509)

        }

        [5] => array(2) {

          ["key"] => string(3) "方"

          ["doc_count"] => int(431)

        }

        [6] => array(2) {

          ["key"] => string(3) "及"

          ["doc_count"] => int(430)

        }

        [7] => array(2) {

          ["key"] => string(3) "法"

          ["doc_count"] => int(414)

        }

        [8] => array(2) {

          ["key"] => string(3) "电"

          ["doc_count"] => int(280)

        }

        [9] => array(2) {

          ["key"] => string(3) "机"

          ["doc_count"] => int(222)

        }

      }

    }

  }