ElasticSearch 聚合统计

聚合统计

度量聚合:求字段的平均值,最小值,最大值,总和等

桶聚合:将文档分成不同的桶,桶的划分可以根据字段的值,范围,日期间隔

管道聚合:在桶聚合的结果上执行进一步计算

进行聚合的语法如下

json 复制代码
{
  "aggs": {
    "<agg_name>": {
      "<agg_type>": {
        "field": "<field_name>"
      }
    }
  }
}

聚合也可以进行嵌套

json 复制代码
{
  "aggs": {
    "<agg_name>": {
      "<agg_type>": {
        "field": "<field_name>"
      },
      "aggs": {
        "<agg_child_name>": {
          "<agg_type>": {
            "field": "<field_name>"
          }
        }
      }
    }
  }
}

度量聚合(Metrics aggregations)

平均值聚合

聚集被命名为 avg_age

json 复制代码
POST user/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {"avg_age": {"avg": {"field": "age"}}}
}

最小值 / 最大值 聚合

json 复制代码
POST user/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {"max_age": {"max": {"field": "age"}}}
}
json 复制代码
POST user/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {"min_age": {"min": {"field": "age"}}}
}

求和聚合

json 复制代码
POST user/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {"sum_age": {"sum": {"field": "age"}}}
}

桶聚合(Bucket aggregations)

词条聚合(Terms aggregation)

按照某个字段的值进行聚合

json 复制代码
POST user/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {"group_by_age": {"terms": {"field": "age"}}}
}

范围聚合(Range aggregation)

按照某个字段的范围进行聚合,from提供区间下界(包括),to提供区间上界(不包括)

json 复制代码
POST user/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "age_ranges":{
      "range": {
        "field": "age",
        "ranges": [
          { "to": 10 },
          { "from": 10, "to": 20 },
          { "from": 20 }
        ]
      }
    }
  }
}

管道聚合(Pipeline aggregations)

平均桶聚合(Average bucket aggregation)

json 复制代码
POST user/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "age_ranges": {
      "range": {
        "field": "age",
        "ranges": [
          { "to": 10 }, { "from": 10, "to": 20 }, { "from": 20 }
        ]
      },
      "aggs": {
        "age_avg": {"avg": {"field": "age"}}
      }
    },
    "range_avg": {
      "avg_bucket": {"buckets_path": "age_ranges>age_avg"}
    }
  }
}

对年龄分组,并求分组后的平均值,然后对分组的平均值再求平均值

求和桶聚集(Sum bucket aggregation)

json 复制代码
POST user/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "age_ranges": {
      "range": {
        "field": "age",
        "ranges": [
          { "to": 10 }, { "from": 10, "to": 20 }, { "from": 20 }
        ]
      },
      "aggs": {
        "age_sum": { "sum": {"field": "age"} }
      }
    },
    "range_sum": {
      "sum_bucket": { "buckets_path": "age_ranges>age_sum" }
    }
  }
}

对年龄分组,并求分组后的和,然后对分组的和再求和

参考博客

1\]https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.11/search-aggregations.html \[2\]https://juejin.cn/post/7103514121642983455

相关推荐
阳艳讲ai9 分钟前
中小企业AI技术方案选型评估框架:四类架构与评估指标分析
大数据·人工智能·企业ai培训·ai获客·九尾狐ai·ai应用工具
易观Analysys13 分钟前
中美Agent生态的路径差异——《重构与崛起——OpenClaw时代的中国Agent产业生态报告》解读三
大数据·人工智能
zhojiew1 小时前
AWS云上使用Redshift Test Drive进行负载重放测试的实践
大数据·redshift
移动云开发者联盟1 小时前
存智赋能 共筑AI存储新生态,移动云聚力技术创新夯实AI数据基石
大数据·人工智能
TDengine (老段)1 小时前
TDengine 数据库创建与参数详解
大数据·数据库·物联网·时序数据库·iot·tdengine·涛思数据
面向Google编程1 小时前
从零学习Kafka:调优
大数据·kafka
不是株2 小时前
ElasticSearch
大数据·elasticsearch·搜索引擎
随身数智备忘录2 小时前
拆解合理化建议系统的三大流程,合理化建议如何解决建议征集难与落地慢
大数据·人工智能
逸Y 仙X2 小时前
文章三十四:ElasticSearch Script脚本实战
大数据·elasticsearch·搜索引擎·全文检索
倔强的石头1062 小时前
【Linux 指南】文件系统系列(三):Ext系统核心实现 —— 从块组到 inode 与数据块映射全解析
大数据·linux·运维