说完了ES的索引与检索,接着再介绍一个ES高级功能API – 聚合(Aggregations),聚合功能为ES注入了统计分析的血统,使用户在面对大数据提取统计指标时变得游刃有余。同样的工作,你在hadoop中可能需要写mapreduce或hive,在mongo中你必须得用大段的mapreduce脚本,而在ES中仅仅调用一个API就能实现了。

开始之前,提醒老司机们注意,ES原有的聚合功能Facets在新版本中将被正式被移除,抓紧时间用Aggregations替换Facets吧。Facets真的很慢!

1 关于Aggregations

Aggregations的部分特性类似于SQL语言中的group by,avg,sum等函数。但Aggregations API还提供了更加复杂的统计分析接口。

掌握Aggregations需要理解两个概念:

  • 桶(Buckets):符合条件的文档的集合,相当于SQL中的group by。比如,在users表中,按“地区”聚合,一个人将被分到北京桶或上海桶或其他桶里;按“性别”聚合,一个人将被分到男桶或女桶
  • 指标(Metrics):基于Buckets的基础上进行统计分析,相当于SQL中的count,avg,sum等。比如,按“地区”聚合,计算每个地区的人数,平均年龄等

对照一条SQL来加深我们的理解:

1
SELECT COUNT(color) FROM table GROUP BY color

GROUP BY相当于做分桶的工作,COUNT是统计指标。

下面介绍一些常用的Aggregations API。

2 Metrics

2.1 AVG

求均值。

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GET /company/employee/_search
{
    "aggs" : {
        "avg_grade" : { "avg" : { "field" : "grade" } }
    }
}

执行结果

1
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4
5
{
    "aggregations": {
        "avg_grade": {"value": 75}
    }
}

其他的简单统计API,如valuecount, max,min,sum作用与SQL中类似,就不一一解释了。

 

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本文转自张昺华-sky博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6346554.html,如需转载请自行联系原作者