golang es 中文分词，聚合查询-Go服务器开发

在 Elasticsearch 中，中文分词和聚合查询是非常常见的功能。以下是如何在 Go 中使用官方客户端库实现这些功能：

中文分词

Elasticsearch 默认支持中文分词器，可以使用 ik_max_word 或 ik_smart 分词器来处理中文字段。在 Go 中，可以通过 mapping 来指定字段的类型和分词器。

import (
	"context"
	"fmt"
	"github.com/elastic/go-elasticsearch/v7"
	"github.com/elastic/go-elasticsearch/v7/esapi"
)
func main() {
    es, _ := elasticsearch.NewDefaultClient()
    
    var mapping = `
    {
        "mappings": {
            "properties": {
                "content": {
                    "type":     "text",
                    "analyzer": "ik_max_word" // 使用 ik_max_word 分词器
                }
            }
        }
    }`
    
    res, err := es.Indices.Create(
        []string{"my-index"},
        es.Indices.Create.WithBody(strings.NewReader(mapping)),
        es.Indices.Create.WithPretty(),
    )
    if err != nil {
        log.Fatalf("Error creating index: %s", err)
    }
}

然后，在执行查询时，可以使用 MatchQuery 或其他查询类型来搜索包含指定关键字的文档。

var buf bytes.Buffer
query := map[string]interface{}{
    "query": map[string]interface{}{
        "match": map[string]interface{}{
            "content": "中国",
        },
    },
}
if err := json.NewEncoder(&buf).Encode(query); err != nil {
    log.Fatalf("Error encoding query: %s", err)
}
res, err := es.Search(
    es.Search.WithContext(context.Background()),
    es.Search.WithIndex("my-index"),
    es.Search.WithBody(&buf),
    es.Search.WithTrackTotalHits(true),
    es.Search.WithPretty(),
)
if err != nil {
    log.Fatalf("Error getting response: %s", err)
}

聚合查询

聚合查询是对搜索结果进行分组、统计和分析的一种功能。在 Go 中，可以使用 Aggregations 和 Bucket 来执行聚合查询。

var buf bytes.Buffer
query := map[string]interface{}{
    "size": 0,
    "aggs": map[string]interface{}{
        "group_by_category": map[string]interface{}{
            "terms": map[string]interface{}{
                "field": "category",
            },
        },
        "stats_on_price": map[string]interface{}{
            "stats": map[string]interface{}{
                "field": "price",
            },
        },
    },
}
if err := json.NewEncoder(&buf).Encode(query); err != nil {
    log.Fatalf("Error encoding query: %s", err)
}
res, err := es.Search(
    es.Search.WithContext(context.Background()),
    es.Search.WithIndex("my-index"),
    es.Search.WithBody(&buf),
    es.Search.WithTrackTotalHits(true),
)
if err != nil {
    log.Fatalf("Error getting response: %s", err)
}
defer res.Body.Close()
var r map[string]interface{}
if err := json.NewDecoder(res.Body).Decode(&r); err != nil {
	log.Printf("Error parsing the response body: %s", err)
} else {
	// 处理聚合结果
	groupByCategoryBuckets := r["aggregations"].(map[string]interface{})["group_by_category"].(map[string]interface{})["buckets"].([]interface{})
	for _, bucket := range groupByCategoryBuckets {
		key := bucket.(map[string]interface{})["key"]
		docCount := bucket.(map[string]interface{})["doc_count"]
		fmt.Printf("%s: %d\n", key, docCount)
	}
	statsOnPrice := r["aggregations"].(map[string]interface{})["stats_on_price"].(map[string]interface{})
	count := statsOnPrice["count"]
	min := statsOnPrice["min"]
	max := statsOnPrice["max"]
	avg := statsOnPrice["avg"]
	sum := statsOnPrice["sum"]
	fmt.Printf("count: %v, min: %v, max: %v, avg: %v, sum: %v\n", count, min, max, avg, sum)
}