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关于嵌套桶

在elasticsearch的聚合查询中，经常对聚合的数据再次做聚合处理，例如统计每个汽车品牌下的每种颜色汽车的销售额，这时候DSL中就有了多层aggs对象的嵌套，这就是嵌套桶(此名称来自《Elasticsearch 权威指南》)，如下图所示：

今天要讨论的就是在执行类似上述嵌套桶聚合时，返回的数据如何排序。首先咱们先把环境和数据准备好。

环境信息

以下是本次实例的环境信息，请确保您的Elasticsearch可以正常运行：

1. 操作系统：Ubuntu 18.04.2 LTS
2. JDK：1.8.0_191
3. Elasticsearch：6.7.1
4. Kibana：6.7.1

实例数据

查询用到的数据是个名为cars的索引，里面保存了多条汽车销售记录，字段有品牌(make)、颜色(color)、价格(price)、售卖时间(sold)等，在elasticsearch-head查看数据如下图：如果您想将上图中的数据导入到自己的es环境，请参考《Elasticsearch聚合学习之一：基本操作》，文中有详细的导入步骤；

对内层桶排序

针对前面提到的需求：统计每个汽车品牌下的每种颜色汽车的销售额，通常做法是：先按照品牌聚合，生成的每个桶(bucket)内有这个品牌的所有销售记录，然后将每个桶内的文档再按照颜色聚合，这样每个桶内就有多个子桶，每个子桶内就是每个品牌下每种颜色的销售记录。

既然每个桶内有多个子桶，那么就可以对这些子桶桶进行排序，如下图，可以对红框内的数据进行排序：请求DSL如下：

GET /cars/transactions/_search{  "size": 0,  "aggs": {    "make_agg": {      "terms": {                                    ---外层桶，按照汽车品牌聚合        "field": "make"                             ---字段是make      },      "aggs": {        "color_agg": {          "terms": {                                ---内层桶，按照汽车颜色聚合            "field": "color",                       ---字段是color            "order": {                              ---要求内层桶排序              "make_color_sales_rank": "desc"       ---排序字段是make_color_sales_rank，降序            }          },          "aggs": {            "make_color_sales_rank": {              ---聚合字段是make_color_sales_rank              "sum": {                              ---metrics处理，类型是累加和                "field": "price"                    ---累加值取自price字段的值              }            }          }        }      }    }  }}

响应数据如下，可见buckets内的每个对象自身也有buckets数组，里面的每个元素就是子桶，这些子桶是已经排序过了的：

......"aggregations" : {    "make_agg" : {      "doc_count_error_upper_bound" : 0,      "sum_other_doc_count" : 0,      "buckets" : [        {          "key" : "ford",          "doc_count" : 2,          "color_agg" : {            "doc_count_error_upper_bound" : 0,            "sum_other_doc_count" : 0,            "buckets" : [                ---buckets内每个元素是一个子桶，这些数据已按照make_color_sales_rank的值降序排序              {                "key" : "green",                "doc_count" : 1,                "make_color_sales_rank" : {                  "value" : 30000.0                }              },              {                "key" : "blue",                "doc_count" : 1,                "make_color_sales_rank" : {                  "value" : 25000.0                }              }            ]          }        },        {          "key" : "toyota",          "doc_count" : 2,          "color_agg" : {            "doc_count_error_upper_bound" : 0,            "sum_other_doc_count" : 0,            "buckets" : [                ---buckets内每个元素是一个子桶，这些数据已按照make_color_sales_rank的值降序排序              {                "key" : "blue",                "doc_count" : 1,                "make_color_sales_rank" : {                  "value" : 15000.0                }              },              {                "key" : "green",                "doc_count" : 1,                "make_color_sales_rank" : {                  "value" : 12000.0                }              }            ]          }        },        ......

此时，外层桶并没有排序。

整体排序

前面的示例只是对内层桶做了排序，外层桶是没有排序的，接下来看看如何做整体排序。

要想整体排序，一定要区分不同的内层桶的特点，才能做排序，总的来说分为以下几种情况：

1. 内层桶是外层桶的数据聚合生成的，在前面的示例中，外层桶是都是某个品牌的汽车，对桶内数据按照颜色聚合，得到了内层桶，如下图：对于这样的数据，无法做整体排序，因为内层桶的结果属于多值，而整体排序只能基于单值进行，以下是《Elasticsearch 权威指南》的说明，见红框内描述：

2. 内层桶是外层桶的数据过滤生成的，例如统计每个汽车品牌下红色汽车的销售额，先按照品牌聚合，再对外层桶按照颜色做过滤，这样的嵌套是可以用内层桶字段的值来排序的，DSL如下：

GET /cars/transactions/_search{  "size": 0,  "aggs": {    "makes": {                  ---外层桶字段名      "terms": {        "field": "make",        "order": {          "colors>sales": "asc" ---用大于号连接嵌套桶的层次        }      },      "aggs": {        "colors": {             ---内层桶字段名          "filter": {            "terms": {              "color": [                "red",                "green"              ]            }          },          "aggs": {            "sales": {         ---metrics处理后的字段名              "sum": {         ---metrics类型是求累加和                "field": "price"              }            }          }        }      }    }  }}

返回数据如下所示，是按照sales字段做的排序：

......  "aggregations" : {    "makes" : {      "doc_count_error_upper_bound" : 0,      "sum_other_doc_count" : 0,      "buckets" : [        {          "key" : "ford",          "doc_count" : 2,          "colors" : {            "doc_count" : 0,            "sales" : {              "value" : 0.0            }          }        },        {          "key" : "toyota",          "doc_count" : 2,          "colors" : {            "doc_count" : 0,            "sales" : {              "value" : 0.0            }          }        },        {          "key" : "honda",          "doc_count" : 3,          "colors" : {            "doc_count" : 3,            "sales" : {              "value" : 50000.0            }          }        },        {          "key" : "bmw",          "doc_count" : 1,          "colors" : {            "doc_count" : 1,            "sales" : {              "value" : 80000.0            }          }        }      ]    }  }}

3. 对于嵌套桶，是否能进行整体排序的关键就在于整个嵌套路径中，是否有多值的桶出现，如果没有就可以用嵌套内部的字段进行排序，除了上面的filter，还有global 和reverse_nested 这两种桶类型生成的也是单值桶，因此也可以用其内部的字段进行排序；

至此，嵌套桶的聚合结果排序已经实践完毕了，希望您在面对类似排序问题时，此文能给您一些参考。