elasticsearch聚合操作——本质就是针对搜索后的结果使用桶bucket(允许嵌套)进行group by,统计下分组结果,包括min/max/avg

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介:

分析

最后,我们还有一个需求需要完成:允许管理者在职员目录中进行一些分析。 Elasticsearch有一个功能叫做聚合(aggregations),它允许你在数据上生成复杂的分析统计。它很像SQL中的GROUP BY但是功能更强大。

+

 

举个例子,让我们找到所有职员中最大的共同点(兴趣爱好)是什么:

GET /megacorp/employee/_search
{
  "aggs": {
    "all_interests": {
      "terms": { "field": "interests" } } } } 

暂时先忽略语法只看查询结果:

{
   ...
   "hits": { ... },
   "aggregations": {
      "all_interests": {
         "buckets": [
            {
               "key": "music", "doc_count": 2 }, { "key": "forestry", "doc_count": 1 }, { "key": "sports", "doc_count": 1 } ] } } } 

我们可以看到两个职员对音乐有兴趣,一个喜欢林学,一个喜欢运动。这些数据并没有被预先计算好,它们是实时的从匹配查询语句的文档中动态计算生成的。如果我们想知道所有姓"Smith"的人最大的共同点(兴趣爱好),我们只需要增加合适的语句既可:

GET /megacorp/employee/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "last_name": "smith"
    }
  },
  "aggs": { "all_interests": { "terms": { "field": "interests" } } } } 

all_interests聚合已经变成只包含和查询语句相匹配的文档了:

  ...
  "all_interests": {
     "buckets": [
        {
           "key": "music",
           "doc_count": 2 }, { "key": "sports", "doc_count": 1 } ] } 

聚合也允许分级汇总。例如,让我们统计每种兴趣下职员的平均年龄:

GET /megacorp/employee/_search
{
    "aggs" : {
        "all_interests" : {
            "terms" : { "field" : "interests" }, "aggs" : { "avg_age" : { "avg" : { "field" : "age" } } } } } } 

虽然这次返回的聚合结果有些复杂,但任然很容易理解:

3

 

  ...
  "all_interests": {
     "buckets": [
        {
           "key": "music",
           "doc_count": 2, "avg_age": { "value": 28.5 } }, { "key": "forestry", "doc_count": 1, "avg_age": { "value": 35 } }, { "key": "sports", "doc_count": 1, "avg_age": { "value": 25 } } ] } 

该聚合结果比之前的聚合结果要更加丰富。我们依然得到了兴趣以及数量(指具有该兴趣的员工人数)的列表,但是现在每个兴趣额外拥有avg_age字段来显示具有该兴趣员工的平均年龄。

2

 

即使你还不理解语法,但你也可以大概感觉到通过这个特性可以完成相当复杂的聚合工作,你可以处理任何类型的数据。

 

为了掌握聚合aggs语法,你一定要了解两个主要概念:

Buckets(桶):

满足某个条件的文档集合。

Metrics(指标):

为某个桶中的文档计算得到的统计信息。

就是这样!每个聚合只是简单地由一个或者多个桶,零个或者多个指标组合而成。


桶和SQL中的组(Grouping)拥有相似的概念,而指标则与COUNT(),SUM(),MAX(),MIN(), AVG()等相似。

让我们仔细看看这些概念。

桶(Buckets)

一个桶就是满足特定条件的一个文档集合:

一名员工要么属于男性桶,或者女性桶。

 

一个聚合就是一些桶和指标的组合。一个聚合可以只有一个桶,或者一个指标,或者每样一个。在桶中甚至可以有多个嵌套的桶。比如,我们可以将文档按照其所属国家进行分桶,然后对每个桶计算其平均薪资(一个指标)。

因为桶是可以嵌套的,我们能够实现一个更加复杂的聚合操作:

将文档按照国家进行分桶。(桶)
然后将每个国家的桶再按照性别分桶。(桶)
然后将每个性别的桶按照年龄区间进行分桶。(桶)
最后,为每个年龄区间计算平均薪资。

大家一定要理解Buckets(桶)及Metrics(指标)概念,buckets多层嵌套的概念,想基于哪个桶做统计计算,只需要嵌入一层aggs就可以了。















本文转自张昺华-sky博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6344688.html,如需转载请自行联系原作者


相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
2天前
|
存储 SQL 监控
|
2月前
|
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
|
3月前
|
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
91 1
|
5月前
|
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)
295 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?
|
5月前
|
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
|
5月前
|
存储 索引
Elasticsearch索引之嵌套类型:深度剖析与实战应用
Elasticsearch索引之嵌套类型:深度剖析与实战应用
|
5月前
|
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)
|
27天前
|
存储 JSON Java
elasticsearch学习一:了解 ES,版本之间的对应。安装elasticsearch,kibana,head插件、elasticsearch-ik分词器。
这篇文章是关于Elasticsearch的学习指南,包括了解Elasticsearch、版本对应、安装运行Elasticsearch和Kibana、安装head插件和elasticsearch-ik分词器的步骤。
92 0
elasticsearch学习一:了解 ES,版本之间的对应。安装elasticsearch,kibana,head插件、elasticsearch-ik分词器。
|
2月前
|
NoSQL 关系型数据库 Redis
mall在linux环境下的部署(基于Docker容器),Docker安装mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、logstash、kibana、mongo
mall在linux环境下的部署(基于Docker容器),docker安装mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、logstash、kibana、mongodb、minio详细教程,拉取镜像、运行容器
mall在linux环境下的部署(基于Docker容器),Docker安装mysql、redis、nginx、rabbitmq、elasticsearch、logstash、kibana、mongo
|
3月前
|
数据可视化 Docker 容器
一文教会你如何通过Docker安装elasticsearch和kibana 【详细过程+图解】
这篇文章提供了通过Docker安装Elasticsearch和Kibana的详细过程和图解,包括下载镜像、创建和启动容器、处理可能遇到的启动失败情况(如权限不足和配置文件错误)、测试Elasticsearch和Kibana的连接,以及解决空间不足的问题。文章还特别指出了配置文件中空格的重要性以及环境变量中字母大小写的问题。
一文教会你如何通过Docker安装elasticsearch和kibana 【详细过程+图解】