post_filter：聚合过滤的强大工具

前端

2023-12-08 10:26:29

Elasticsearch 中 post_filter 的全面剖析：提升聚合过滤能力

导言

Elasticsearch 的 post_filter 功能在聚合查询中扮演着至关重要的角色，它允许我们针对聚合结果应用额外的过滤条件。本文将深入探讨 post_filter 的作用，帮助读者了解其运作原理并掌握其使用技巧。

post_filter 的作用

与 Elasticsearch 中的其他过滤机制不同，post_filter 只会过滤聚合结果，而不会影响搜索结果。换句话说，post_filter 允许我们在聚合计算完成后进一步筛选数据，从而得到更精细化的结果。

这种机制非常有用，因为它使我们能够：

排除不相关结果： 从聚合结果中移除不符合特定条件的文档。
钻取数据： 根据特定过滤条件分层查看聚合结果。
动态过滤： 使用来自用户交互或外部数据源的动态过滤条件。

实战演练

让我们通过一个实际示例来说明 post_filter 的使用。假设我们有一个包含书籍记录的 Elasticsearch 索引，其中包含字段如标题、作者和发布日期。要查找特定作者的书籍总销量，我们可以使用以下聚合查询：

{
  "aggs": {
    "sales_by_author": {
      "terms": {
        "field": "author"
      },
      "aggs": {
        "total_sales": {
          "sum": {
            "field": "sales"
          }
        }
      }
    }
  }
}

此查询将为每个作者生成一个聚合桶，其中包含书籍总销量。然而，如果我们只想获取 2023 年出版的书籍的销量，我们可以使用 post_filter 来进一步过滤结果：

{
  "aggs": {
    "sales_by_author": {
      "terms": {
        "field": "author"
      },
      "aggs": {
        "total_sales": {
          "sum": {
            "field": "sales"
          }
        }
      }
    }
  },
  "post_filter": {
    "range": {
      "publish_date": {
        "gte": "2023-01-01",
        "lte": "2023-12-31"
      }
    }
  }
}