首先，我们需要造些数据，需要用到一个模型，这个模型定义了一个type，就算类型吧，我们用这个属性来演示常规的group。还有一个catIds的列表模型，这个来解决我们上面描述的一本书对应多个分类的需求。模型定义如下：

importjava.io.Serializable;  

importjava.util.ArrayList;  

importjava.util.List;  

importjava.util.Random;  

importcom.donlianli.es.ESUtils;  

/** 

 * 这个是为分组定义的一个模型 

 * catIds通常为一对多的分类ID 

 * @authordonlian

 */

publicclassFacetTestModelimplementsSerializable {  

privatestaticfinallongserialVersionUID = 31745778280079745L;  

/** 

     * 随便编写的一些值，type属性只能取这里面的其中一个 

     */

private String[] types= new String[]{  

"type1,  

"type11

    };  

//主ID  

privatelong id;  

//类型，为types之一  

private String type;  

/** 

     * 所属分类，范围为1-50 

     */

private ListcatIds;  

publicFacetTestModel(){  

        Random r = newRandom();  

int n =Math.abs(r.nextInt());  

int index = n%14;  

this.type =types[index];  

this.id =Math.abs(r.nextLong());  

        n = n%50;  

catIds= newArrayList();  

catIds.add(n);  

intys = n%3;  

if(ys!=0){  

for(int i=1;icatIds.add(n+i);  

            }  

        }  

    }  

publicstaticvoid main(String[] argv){  

for(int i=0;i<10;i++){  

FacetTestModel f = newFacetTestModel();  

System.out.println(ESUtils.toJson(f));  

        }  

    }  

set,get方法，自己写吧

}  

 接着就是初始化数据。

importorg.elasticsearch.action.bulk.BulkRequestBuilder;  

importorg.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;  

importorg.elasticsearch.action.index.IndexRequestBuilder;  

importorg.elasticsearch.client.Client;  

importcom.donlianli.es.ESUtils;  

importcom.donlianli.es.model.FacetTestModel;  

publicclassBulkIndexTest {  

publicstaticvoid main(String[] args) {  

        Client client=ESUtils.getClient();  

BulkRequestBuilderbulkRequest=client.prepareBulk();  

for(int i=0;i<10;i++){  

            String json= ESUtils.toJson(newFacetTestModel());  

IndexRequestBuilderindexRequest= client.prepareIndex("test", "test")  

//指定不重复的ID        

            .setSource(json).setId(String.valueOf(i));  

//添加到builder中  

bulkRequest.add(indexRequest);  

        }  

BulkResponsebulkResponse=bulkRequest.execute().actionGet();  

if (bulkResponse.hasFailures()) {  

System.out.println(bulkResponse.buildFailureMessage());  

        }  

    }  

}  

接下来，我们首先对type进行统计。在elasticsearch中，分组的功能叫facet，不知道为啥起这个名称。总之，就是对type的每一个值的数量进行统计，注意，要设置里面的size条件，否则默认只返回10个。

importorg.elasticsearch.action.search.SearchResponse;  

importorg.elasticsearch.client.Client;  

importorg.elasticsearch.index.query.FilterBuilders;  

importorg.elasticsearch.search.facet.FacetBuilders;  

importorg.elasticsearch.search.facet.Facets;  

importorg.elasticsearch.search.facet.terms.TermsFacet;  

importorg.elasticsearch.search.facet.terms.TermsFacetBuilder;  

importcom.donlianli.es.ESUtils;  

publicclassGroupTest {  

publicstaticvoid  main(String[] argv){  

        Client client=ESUtils.getClient();  

TermsFacetBuilderfacetBuilder= FacetBuilders.termsFacet("typeFacetName");  

facetBuilder.field("type").size(Integer.MAX_VALUE);  

facetBuilder.facetFilter(FilterBuilders.matchAllFilter());  

SearchResponse response = client.prepareSearch("test")  

                .setTypes("test")  

                .addFacet(facetBuilder)  

                .setFilter(FilterBuilders.matchAllFilter())  

                .execute()

                .actionGet();  

        Facets f =response.facets();  

//跟上面的名称一样  

TermsFacet facet = (TermsFacet)f.getFacets().get("typeFacetName");  

for(TermsFacet.Entrytf :facet.entries()){  

System.out.println(tf.getTerm()+"\:\" +tf.getCount());  

        }  

client.close();  

    }  

}  

运行程序后，大概得到如下结果：

type3   :   4

type7   :   1

type6   :   1

type4   :   1

type13  :1

type12  :1

type11  :1  

正好10个。初始化代码能对的上。

下面，我们就要对catIds进行统计了，再统计之前，我们先看看es里面都存储的是那些数据。

{id=36831749323317453, catIds=[4, 5], type=type3}  

{id=271209313870366004, catIds=[26, 27, 28], type=type3}  

{id=3486542174153835, catIds=[41, 42, 43], type=type4}  

{id=6826187683023110944, catIds=[46, 47], type=type7}  

{id=34375916617488747, catIds=[22, 23], type=type3}  

{id=6365837443081614150, catIds=[37, 38], type=type11}  

{id=2387331048448677498, catIds=[20, 21, 22], type=type3}  

{id=5595404824923951817, catIds=[31, 32], type=type13}  

{id=35937974463621044, catIds=[30], type=type12}  

{id=5824112111832084165, catIds=[1, 2], type=type6}  

怎么对catIds进行统计呢，代码跟上面进行单个统计一样。

importorg.elasticsearch.action.search.SearchResponse;  

importorg.elasticsearch.client.Client;  

importorg.elasticsearch.index.query.FilterBuilders;  

importorg.elasticsearch.search.facet.FacetBuilders;  

importorg.elasticsearch.search.facet.Facets;  

importorg.elasticsearch.search.facet.terms.TermsFacet;  

importorg.elasticsearch.search.facet.terms.TermsFacetBuilder;  

importcom.donlianli.es.ESUtils;  

publicclass GroupTest2 {  

publicstaticvoid  main(String[] argv){  

        Client client=ESUtils.getClient();  

TermsFacetBuilderfacetBuilder= FacetBuilders.termsFacet("catIdName");  

facetBuilder.field("catIds").size(Integer.MAX_VALUE);  

facetBuilder.facetFilter(FilterBuilders.matchAllFilter());  

SearchResponse response = client.prepareSearch("test")  

                .setTypes("test")  

                .addFacet(facetBuilder)  

                .setFilter(FilterBuilders.matchAllFilter())  

                .execute()

                .actionGet();  

        Facets f =response.facets();  

//跟上面的名称一样  

TermsFacet facet = (TermsFacet)f.getFacets().get("catIdName");  

for(TermsFacet.Entrytf :facet.entries()){  

System.out.println("键:"+tf.getTerm()+"\;数量:\" +tf.getCount());  

        }  

client.close();  

    }  

}  

运行结果：

键:22    ;数量:    2

键:47    ;数量:    1

键:46    ;数量:    1

键:43    ;数量:    1

键:42    ;数量:    1

键:41    ;数量:    1

键:38    ;数量:    1

键:37    ;数量:    1

键:32    ;数量:    1

键:31    ;数量:    1

键:30    ;数量:    1

键:28    ;数量:    1

键:27    ;数量:    1

键:26    ;数量:    1

键:23    ;数量:    1

键:21    ;数量:    1

键:20    ;数量:    1

键:5 ;数量:    1

键:4 ;数量:    1

键:2 ;数量:    1

键:1 ;数量:    1  

再和上面的数据对对，是不是除了22，其他的都是一个？

在分组这方面，ES真的很强大，除了上面的支持列表分组外，还支持范围分组rangeFacet，多个分组可以一次全部发送给ES等等，更多功能，大家还是自己多多验证。下载本文