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

1https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.11/search-aggregations.html

2https://juejin.cn/post/7103514121642983455

相关推荐
大大大大晴天2 天前
Hudi Metadata Table 与 Hive Sync (HMS)怎么选?
大数据
手可摘星辰7772 天前
一次线上FlinkCDC异常排查复盘
大数据·flink
大大大大晴天2 天前
Hudi技术内幕:Metadata Table原理与实践
大数据
武子康3 天前
调查研究-197 FAISS vs Elasticsearch 全面对比:从向量检索、全文搜索到 RAG 选型指南
人工智能·elasticsearch·agent
大大大大晴天3 天前
Hudi技术内幕:深入解析Index索引机制
大数据
阿里云大数据AI技术3 天前
Flink Forward Asia 2026 深圳启幕:Agentic Streaming for AI,开启实时智能新范式
大数据·flink
SelectDB4 天前
阶跃星辰基于 SelectDB 构建 PB 级 Agent 可观测平台
大数据·数据库·aigc
Elasticsearch4 天前
Elasticsearch ES|QL:现已支持视图、子查询和读取时模式定义
elasticsearch
Elasticsearch7 天前
Kibana 中的 SNMP 拓扑数据:从采集到 Canvas
elasticsearch
大大大大晴天7 天前
Hudi技术内幕:RecordPayload到RecordMerger
大数据