白话Elasticsearch31-深入聚合数据分析之bucket与metric

本文涉及的产品
Elasticsearch Serverless通用抵扣包,测试体验金 200元
简介: 白话Elasticsearch31-深入聚合数据分析之bucket与metric

20190806092132811.jpg

概述


继续跟中华石杉老师学习ES,第31篇

课程地址: https://www.roncoo.com/view/55


Bucket Aggregations


官方链接:Bucket Aggregations

bucket:一个数据分组 ,类比数据库的话,相当于group by

举个例子

city name


北京 小李

北京 小王

上海 小张

上海 小丽

上海 小陈


基于city划分buckets, 划分出来两个bucket,一个是北京bucket,一个是上海bucket


北京bucket:包含了2个人,小李,小王

上海bucket:包含了3个人,小张,小丽,小陈


按照某个字段进行bucket划分,那个字段的值相同的那些数据,就会被划分到一个bucket中 。

类比我们熟悉的数据库,做聚合操作,首先第一步就是分组,对每个组内的数据进行聚合分析,分组,就是我们的bucket


Metrics Aggregations


官方链接: Metrics Aggregations

metric:对一个数据分组执行的统计 ,常见的数据分析的metric操作有count,avg,max,min,sum等


当我们有了一堆bucket之后,就可以对每个bucket中的数据进行聚合分词了,比如说计算一个bucket内所有数据的数量,或者计算一个bucket内所有数据的平均值,最大值,最小值


metric,就是对一个bucket执行的某种聚合分析的操作,比如说求平均值,求最大值,求最小值


举个例子:


select count(*) ,user_id from artisan  group by user_id


  • bucket:group by user_id --> 那些user_id相同的数据,就会被划分到一个bucket中
  • metric:count(*),对每个user_id bucket中所有的数据,计算一个数量


相关实践学习
以电商场景为例搭建AI语义搜索应用
本实验旨在通过阿里云Elasticsearch结合阿里云搜索开发工作台AI模型服务,构建一个高效、精准的语义搜索系统,模拟电商场景,深入理解AI搜索技术原理并掌握其实现过程。
ElasticSearch 最新快速入门教程
本课程由千锋教育提供。全文搜索的需求非常大。而开源的解决办法Elasricsearch(Elastic)就是一个非常好的工具。目前是全文搜索引擎的首选。本系列教程由浅入深讲解了在CentOS7系统下如何搭建ElasticSearch,如何使用Kibana实现各种方式的搜索并详细分析了搜索的原理,最后讲解了在Java应用中如何集成ElasticSearch并实现搜索。  
相关文章
|
9月前
|
数据采集 JSON 数据挖掘
Elasticsearch 的DSL查询,聚合查询与多维度数据统计
Elasticsearch的DSL查询与聚合查询提供了强大的数据检索和统计分析能力。通过合理构建DSL查询,用户可以高效地搜索数据,并使用聚合查询对数据进行多维度统计分析。在实际应用中,灵活运用这些工具不仅能提高查询效率,还能为数据分析提供深入洞察。理解并掌握这些技术,将显著提升在大数据场景中的分析和处理能力。
440 20
|
存储 SQL 监控
|
存储 自然语言处理 关系型数据库
ElasticSearch基础3——聚合、补全、集群。黑马旅游检索高亮+自定义分词器+自动补全+前后端消息同步
聚合、补全、RabbitMQ消息同步、集群、脑裂问题、集群分布式存储、黑马旅游实现过滤和搜索补全功能
ElasticSearch基础3——聚合、补全、集群。黑马旅游检索高亮+自定义分词器+自动补全+前后端消息同步
|
自然语言处理 Java 关系型数据库
ElasticSearch 实现分词全文检索 - 聚合查询 cardinality
ElasticSearch 实现分词全文检索 - 聚合查询 cardinality
418 1
|
NoSQL 数据挖掘 数据处理
【MongoDB 专栏】MongoDB 聚合管道:数据分析利器
【5月更文挑战第10天】MongoDB的聚合管道是数据分析利器,它通过一系列阶段(如\$match、\$group、\$project等)处理和转换数据,实现过滤、分组、统计等功能。适用于复杂的数据分析任务,能高效处理大量数据并提供实时洞察。在电商、日志和金融等领域有广泛应用。注意索引优化和避免过度聚合,以确保准确性和效率。借助聚合管道,我们可以深入挖掘数据价值,驱动业务发展。
251 3
【MongoDB 专栏】MongoDB 聚合管道:数据分析利器
|
存储 数据可视化 数据挖掘
使用Elasticsearch进行实时数据分析与预测
【8月更文第28天】Elasticsearch 是一个分布式的、RESTful 风格的搜索和分析引擎,它能够实时地存储、检索以及分析大规模的数据集。结合 Logstash 和 Kibana,它们共同构成了 Elastic Stack,这是一套强大的工具组合,适用于收集、存储、分析和可视化数据。
577 0
|
SQL 安全 数据挖掘
Elasticsearch如何聚合查询多个统计值,如何嵌套聚合?并相互引用,统计索引中某一个字段的空值率?语法是怎么样的?
Elasticsearch聚合查询用于复杂数据分析,包括统计空值率。示例展示了如何计算字段`my_field`非空非零文档的百分比。查询分为三步:总文档数计数、符合条件文档数计数及计算百分比。聚合概念涵盖度量、桶和管道聚合。脚本在聚合中用于动态计算。常见聚合类型如`sum`、`avg`、`date_histogram`等。组合使用可实现多值统计、嵌套聚合和空值率计算。[阅读更多](https://zhangfeidezhu.com/?p=515)
527 0
Elasticsearch如何聚合查询多个统计值,如何嵌套聚合?并相互引用,统计索引中某一个字段的空值率?语法是怎么样的?
|
存储 缓存 自然语言处理
elasticsearch 聚合 : 指标聚合、桶聚合、管道聚合解析使用总结
elasticsearch 聚合 : 指标聚合、桶聚合、管道聚合解析使用总结
|
缓存 Java API
在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧——聚合与搜索(三)
在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧——聚合与搜索(三)