ElasticSearch之聚合aggs

写在前面

本文看下es的聚合相关内容。

1:什么是聚合

即,数据的统计分析。如sum,count,avg,min,max,分组等。

2:支持哪些聚合类型

2.1:bucket aggregation

对满足特定条件的文旦进行分组。如:

2.1:metric aggregation

数学运算。如:

2.3:pipeline aggregation

对聚合的结果进行再一次的聚合。

2.4:matrix aggregation

对多个字段操作并提供一个结果矩阵???嘛意思???

3:实战

测试数据参考这里 。但如果你是按照专栏顺序看的,我想你本地已经有这些数据了。

3.1:bucket aggregation

按照飞行目的地分组:

json 复制代码
GET kibana_sample_data_flights/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "飞行目的地分组": {
      "terms": {
        "field": "DestCountry"
      }
    }
  }
}

3.2:metric aggregation

按照飞行目的地分组后,对分组的数据取最大最小和平均值。

json 复制代码
GET kibana_sample_data_flights/_search
{
    "size": 0,
    "aggs": {
        "飞行目的地分组": {
            "terms": {
                "field": "DestCountry"
            },
            "aggs": {
                "票价平均值": {
                    "avg": {
                        "field": "AvgTicketPrice"
                    }
                },
                "票价最大值": {
                    "max": {
                        "field": "AvgTicketPrice"
                    }
                },
                "票价最小值": {
                    "min": {
                        "field": "AvgTicketPrice"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

按照飞行目的地分组后,通过stats取每个分组的统计信息(会列出min,max,avg等常用统计信息),并且对每个分组再按照天气做一次分组,并取前5条数据:

json 复制代码
GET kibana_sample_data_flights/_search
{
    "size": 0,
    "aggs": {
        "飞行目的地分组": {
            "terms": {
                "field": "DestCountry"
            },
            "aggs": {
                "组内统计信息": {
                    "stats": {
                        "field": "AvgTicketPrice"
                    }
                },
                "weatherrr": {
                    "terms": {
                        "field": "DestWeather",
                        "size": 5
                    }
                }
            }
        }
    }
}

TODO 待补充!!!

写在后面

参考文章列表

相关推荐
说实话起个名字真难啊3 小时前
Git常用小问题笔记
笔记·git·elasticsearch
Elasticsearch4 小时前
三个区域、三个 Kibana、一个视图:跨集群搜索登陆 Elastic 合成监测
elasticsearch
keyipatience4 小时前
Git学习(3)合并冲突全解析:从原理到实战解决
大数据·elasticsearch·搜索引擎
刘老高5 小时前
微服务架构实战:ShardingSphere Proxy + Canal 分库分表与 ES 同步全链路
elasticsearch·微服务·架构
Elasticsearch5 小时前
Elastic 重大事件功能如何将 100 条日志样本转化为检测规则
elasticsearch
Elastic 中国社区官方博客1 天前
5 分钟内将 56 页扫描文档转化为带引用的答案:面向搜索无法读取的文档的检索增强生成流水线
大数据·运维·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·信息可视化·全文检索
Elasticsearch2 天前
5 分钟内将 56 页扫描文档转化为带引用的答案:面向搜索无法读取的文档的检索增强生成流水线
elasticsearch
core5123 天前
Elasticsearch 车牌号片段搜索:n-gram 倒排索引实战方案
elasticsearch·n-gram·索引·倒排索引·号牌·片段
এ慕ོ冬℘゜3 天前
ES Promise.all/ Promise.race
前端·javascript·elasticsearch
Sayai3 天前
Elasticsearch 日志写入链路调优实战:ingest pipeline 补时间戳、时区偏移修复与按值类型路由(附 translog 实测)
大数据·运维·elasticsearch·搜索引擎·性能优化