面试题：ElasticSearch聚合查询在电商商品搜索中的应用场景及实现

Question

假设你在开发一个电商搜索系统，需要对商品进行聚合查询，以实现按照商品类别统计商品数量、平均价格等功能。请描述在这种场景下，ElasticSearch聚合查询的使用思路，并给出相应的聚合查询DSL示例。

Answer 1

使用思路

1. 确定聚合维度：在电商场景中，商品类别是关键的聚合维度。通过按商品类别进行聚合，可以统计每个类别下的商品数量、计算平均价格等。
2. 选择聚合类型：
   • 统计商品数量：使用 cardinality 或 terms 聚合，terms 聚合可以统计每个类别下商品数量，更为常用。
   • 计算平均价格：使用 avg 聚合，在按商品类别聚合的基础上，对价格字段进行平均计算。
3. 构建查询：在 ElasticSearch DSL 中，通过 aggs 字段来定义聚合。

聚合查询DSL示例

{
    "size": 0,
    "aggs": {
        "by_category": {
            "terms": {
                "field": "category.keyword"
            },
            "aggs": {
                "total_count": {
                    "value_count": {
                        "field": "id"
                    }
                },
                "avg_price": {
                    "avg": {
                        "field": "price"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

上述示例中：

• size: 0 表示不返回文档结果，只关注聚合结果。
• by_category 是自定义的聚合名称，通过 terms 按 category.keyword 字段进行聚合。
• total_count 统计每个类别下的商品数量，通过 value_count 对 id 字段计数。
• avg_price 计算每个类别下商品的平均价格，通过 avg 对 price 字段求平均。