基于 Elasticsearch 的数据分析与聚合

Elasticsearch 是一个强大的搜索和分析引擎，尤其适合大规模分布式数据处理。通过其内置的聚合功能，用户可以从数据中提取出有价值的洞察。本文将深入探讨如何利用 Elasticsearch 进行数据分析与聚合，重点介绍 Bucket 和 Metric 聚合、构建复杂聚合以及如何将聚合结果可视化。

7.1 使用 Bucket 和 Metric 聚合

Bucket 聚合

Bucket 聚合是一种将数据分组的方式，类似于 SQL 中的 GROUP BY。每个 Bucket 代表一组符合特定条件的数据记录。常见的 Bucket 聚合包括：

• Terms 聚合：根据字段的唯一值进行分组。例如，可以按用户 ID、国家、产品类别等字段进行分组。
• Range 聚合：将数据按数值范围分组。例如，可以按价格区间、年龄段等分组。
• Date Histogram 聚合：按时间间隔进行分组，适用于时间序列数据。

一个简单的例子：按产品类别进行分组并统计每个类别的订单数量。

{
   
   
  "aggs": {
   
   
    "by_category": {
   
   
      "terms": {
   
   
        "field": "category.keyword"
      }
    }
  }
}

Metric 聚合

Metric 聚合用于计算数值指标，例如求和、平均值、最大值、最小值等。常见的 Metric 聚合有：

• Sum 聚合：计算某个字段的总和，例如订单金额总和。
• Avg 聚合：计算平均值，例如用户的平均购买频率。
• Max 和 Min 聚合：找出某个字段的最大和最小值，例如最高价格和最低价格。

继续上述例子，在每个产品类别中计算订单金额总和：

{
   
   
  "aggs":