我来为你详细讲解“基于Spring Data Jest的Elasticsearch数据统计示例”的完整攻略。
一、前言
在讲解具体实现之前，我们需要先了解一些背景知识。Elasticsearch 是目前非常流行的一个开源搜索引擎，具有高速、高伸缩性、分布式、全文搜索、分词等特点，它是基于 Apache Lucene 的实现，使用 Java 开发。Spring Data Jest 是 Spring Data ElasticSearch 的一个子模块，它提供了 Elasticsearch 的 Rest 客户端，可以完成 Elasticsearch 的常规操作。
二、操作步骤
2.1 Maven 依赖
首先，我们需要在 pom.xml 文件中添加以下依赖：
<dependency>
<groupId>com.github.vanroy</groupId>
<artifactId>spring-data-jest</artifactId>
<version>3.3.1.RELEASE</version>
</dependency>
2.2 Java 实现
接着，我们需要根据需求编写具体的 Java 代码。在这里，我为大家准备了两个实例，分别是按照时间范围统计数据和按照字段分组统计数据。
2.2.1 按照时间范围统计数据
我们假设有一个 elasticsearch 索引名称为“order”，里面包含了所有订单信息，每个订单包含以下字段：id、create_time、total_amount、status。现在我们需要统计某个时间段内订单总数、订单总金额和订单状态的分布情况。
首先我们需要创建一个 Java 类，叫做 OrderService，代码如下所示：
@Service
public class OrderService {
@Autowired
private JestClient jestClient;
public OrderModel stat(Date start, Date end) throws IOException {
String query = "{\"query\": {\"range\": {\"create_time\": {\"gte\": " + start.getTime() +
",\"lte\": " + end.getTime() + "}}}}";
Search search = new Search.Builder(query)
.addIndex("order")
.addType("doc")
.setParameter(Parameters.SIZE, 0)
.addAggregation(new TermsAggregationBuilder("status_group").field("status"))
.addAggregation(new SumAggregationBuilder("total_amount_sum").field("total_amount"))
.build();
SearchResult result = jestClient.execute(search);
Map<String, Aggregation> aggregationMap = result.getAggregations().getAggregationMap();
TermsAggregation statusGroupAgg = aggregationMap.get("status_group");
List<TermsAggregation.Entry> statusGroupEntryList = statusGroupAgg.getBuckets();
long totalOrderCount = 0;
BigDecimal totalAmount = new BigDecimal(0);
for (TermsAggregation.Entry entry : statusGroupEntryList) {
long count = entry.getCount();
System.out.println("status: " + entry.getKey() + ", count: " + count);
totalOrderCount += count;
}
SumAggregation totalAmountAgg = aggregationMap.get("total_amount_sum");
Object value = totalAmountAgg.getValue();
if (value != null) {
totalAmount = new BigDecimal(value.toString());
System.out.println("totalAmount: " + totalAmount);
}
return new OrderModel(totalOrderCount, totalAmount);
}
}
这个类里面主要有两个方法：stat() 和 main()。其中，stat() 方法是我们需要暴露的接口，用于对 elasticsearch 中的订单数据进行统计；main() 方法仅用于本地测试。
上面的代码实现中，我们使用了 JEST Rest 客户端来与 elasticsearch 进行交互，通过 Search 类构建搜索请求，然后执行完后我们就可以从结果中获取聚合字段和聚合结果了，这里我们只选择了两个聚合操作：根据 status 字段进行分组统计，以及对 total_amount 字段进行求和操作。
接下来是 OrderModel 类：
public class OrderModel {
private long totalOrderCount;
private BigDecimal totalAmount;
public OrderModel(long totalOrderCount, BigDecimal totalAmount) {
this.totalOrderCount = totalOrderCount;
this.totalAmount = totalAmount;
}
// getter and setter
}
最后是 main 方法的实现：
public static void main(String[] args) throws IOException {
AnnotationConfigApplicationContext app = new AnnotationConfigApplicationContext();
app.register(ElasticsearchConfig.class);
app.refresh();
OrderService orderService = app.getBean(OrderService.class);
OrderModel orderModel = orderService.stat(new Date(), new Date());
System.out.println(orderModel);
}
可以看到，我们使用了 Spring 的 AnnotationConfigApplicationContext 来配置 Elasticsearch 的连接信息，然后调用 OrderService 中的 stat() 方法进行统计，最后将统计结果打印出来。
2.2.2 按照字段分组统计数据
我们再来看一个按照字段分组统计数据的例子，例如，现在我们需要根据用户等级统计每个等级下的用户数量和订单总数。
我们依旧需要创建一个 Java 类，叫做 UserService，里面的代码如下所示：
@Service
public class UserService {
@Autowired
private JestClient jestClient;
public Map<String, UserStatModel> stat() throws IOException {
String query = "{\"query\": {\"match_all\": {}}}";
Search search = new Search.Builder(query)
.addIndex("user")
.addType("doc")
.setParameter(Parameters.SIZE, 0)
.addAggregation(new TermsAggregationBuilder("user_level_group").field("user_level"))
.addAggregation(new ValueCountAggregationBuilder("user_count").field("user_id"))
.addAggregation(new SumAggregationBuilder("total_amount_sum").field("total_amount"))
.build();
SearchResult result = jestClient.execute(search);
Map<String, Aggregation> aggregationMap = result.getAggregations().getAggregationMap();
Map<String, UserStatModel> resultMap = new HashMap<>();
TermsAggregation userLevelGroupAgg = aggregationMap.get("user_level_group");
List<TermsAggregation.Entry> userLevelGroupEntryList = userLevelGroupAgg.getBuckets();
for (TermsAggregation.Entry userLevelGroupEntry : userLevelGroupEntryList) {
String userLevel = userLevelGroupEntry.getKey();
UserStatModel userStatModel = new UserStatModel();
ValueCountAggregation userCountAgg = userLevelGroupEntry.getTermsAggregation("user_count");
Object userCount = userCountAgg.getValue();
if (userCount != null) {
userStatModel.setUserCount((long) userCount);
}
SumAggregation totalAmountAgg = userLevelGroupEntry.getTermsAggregation("total_amount_sum");
Object totalAmount = totalAmountAgg.getValue();
if (totalAmount != null) {
userStatModel.setTotalAmount(new BigDecimal(totalAmount.toString()));
}
resultMap.put(userLevel, userStatModel);
System.out.println("userLevel: " + userLevel + ", " + userStatModel);
}
return resultMap;
}
}
这个实现方法与按照时间范围统计数据的方法类似，不同的是我们这里添加了一个 user_level_group 的 Aggregation，以及一个 UserStatModel 模型类来存储统计结果。user_level_group 的 Aggregation 会将 user_level 字段进行分组，然后我们可以通过代码来获取每个分组的结果信息，并将其存储到一个 Map 中。在 UserStatModel 中，我们存储了用户数量和订单总金额两个数据。
最后是 main 方法的实现：
public static void main(String[] args) throws IOException {
AnnotationConfigApplicationContext app = new AnnotationConfigApplicationContext();
app.register(ElasticsearchConfig.class);
app.refresh();
UserService userService = app.getBean(UserService.class);
userService.stat();
}
2.3 最后的总结
经过以上的步骤，我们就完成了基于 Spring Data Jest 的 Elasticsearch 数据统计示例。其中，我们主要使用了 JEST Rest 客户端来获取 Elasticsearch 的搜索结果，并使用聚合操作来进行统计。这是 Elasticsearch 很重要的一个特性，尤其是对于大规模数据的数据统计来说，这是一个非常高效和方便的方式。在实际项目中，我们可以根据具体需求编写不同的聚合操作，结合我们的项目数据来完成各种统计任务。
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