聚合查询

对查询结果进行分组和聚合

聚合查询允许您执行以下操作

  • 应用简单的映射函数。
  • 根据字段值对数据进行分组。
  • 对分组数据应用聚合函数。

本文解释了 FT.AGGREGATE 命令的基本用法。有关更多详细信息,请参阅命令规范聚合参考文档

本文中的示例使用具有以下字段的模式

字段名称 字段类型
condition TAG
price NUMERIC

简单映射

APPLY 子句允许您对根据查询表达式返回的结果集应用简单的映射函数。

FT.AGGREGATE index "query_expr" LOAD n "field_1" .. "field_n" APPLY "function_expr" AS "result_field"

以下是查询语法的更详细解释

  1. 查询表达式:您可以使用与 FT.SEARCH 命令相同的查询表达式。您可以将 query_expr 替换为本文中解释的任何表达式。查询主题。向量搜索查询是一个例外。您不能将向量搜索与聚合查询结合使用。
  2. 加载字段:如果字段值尚未加载到聚合管道中,您可以通过 LOAD 子句强制加载它们。此子句接受字段数量 (n),后跟字段名称 ("field_1" .. "field_n")。
  3. 映射函数:此映射函数对字段值进行操作。特定字段在函数表达式中引用为 @field_name。结果作为 result_field 返回。

以下示例展示了如何计算新自行车的折扣价格

字段 __key 是一个内置字段。

此查询的输出是

1) "1"
2) 1) "__key"
   1) "bicycle:0"
   2) "price"
   3) "270"
   4) "discounted"
   5) "243"
3) 1) "__key"
   1) "bicycle:5"
   2) "price"
   3) "810"
   4) "discounted"
   5) "729"
4) 1) "__key"
   1) "bicycle:6"
   2) "price"
   3) "2300"
   4) "discounted"
   5) "2070"
...

分组与聚合

上一个示例没有对数据进行分组。您可以按以下方式根据一个或多个条件对数据进行分组和聚合

FT.AGGREGATE index "query_expr" ...  GROUPBY n "field_1" .. "field_n" REDUCE AGG_FUNC m "@field_param_1" .. "@field_param_m" AS "aggregated_result_field"

以下是附加构造的解释

  1. 分组:您可以按一个或多个字段进行分组。每个有序的字段值序列定义一个组。也可以按先前 APPLY ... AS 产生的值进行分组。
  2. 聚合:您必须将 AGG_FUNC 替换为支持的聚合函数之一(例如,SUMCOUNT)。完整的函数列表可在聚合参考文档中找到。将 aggregated_result_field 替换为您选择的值。

以下查询展示了如何按字段 condition 进行分组,并根据先前派生的 price_category 应用归约。表达式 @price<1000 使得价格低于 1000 美元的自行车具有价格类别 1。否则,其价格类别为 0。输出是按价格类别分组的经济实惠的自行车数量。

1) "3"
2) 1) "condition"
   1) "refurbished"
   2) "num_affordable"
   3) "1"
3) 1) "condition"
   1) "used"
   2) "num_affordable"
   3) "1"
4) 1) "condition"
   1) "new"
   2) "num_affordable"
   3) "3"
注意
您还可以使用 FT.AGGREGATE 创建更复杂的聚合管道。可以在一个 GROUPBY 子句下应用多个归约函数。此外,您还可以链式分组并混合附加映射步骤(例如,GROUPBY ... REDUCE ... APPLY ... GROUPBY ... REDUCE

不分组进行聚合

您不能在 GROUPBY 子句之外使用聚合函数,但可以通过构建管道使聚合发生在涵盖所有文档的单个组上。如果您的文档没有共享的共同属性,您可以通过额外的 APPLY 步骤添加它。

以下示例在计算所有具有该类型的文档之前,向每个文档添加一个类型属性 bicycle

结果是

1) "1"
2) 1) "type"
   1) "bicycle"
   2) "num_total"
   3) "10"

不聚合进行分组

有时需要对数据进行分组而不应用数学聚合函数。如果您需要按组划分的值列表,则 TOLIST 函数很有帮助。

以下示例展示了如何按 condition 对所有自行车进行分组。

此查询的输出是

1) "3"
2) 1) "condition"
   1) "refurbished"
   2) "bicycles"
   3) 1) "bicycle:9"
3) 1) "condition"
   1) "used"
   2) "bicycles"
   3) 1) "bicycle:1"
      1) "bicycle:2"
      2) "bicycle:3"
      3) "bicycle:4"
4) 1) "condition"
   1) "new"
   2) "bicycles"
   3) 1) "bicycle:0"
      1) "bicycle:5"
      2) "bicycle:6"
      3) "bicycle:8"
      4) "bicycle:7"
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