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最新推荐文章于 2024-08-22 22:48:15 发布

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本文探讨了如何通过Elasticsearch进行基于城市ID的广告数据分组与聚合，详细介绍了使用查询、排序、分组等操作来筛选特定类型的广告，并分析了广告类型随时间的变化趋势，同时提供了不同时间段的广告销售数据概览。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

按城市id进行分组

{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": {
    "cityid": "asc"
  },
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_cityid": {
      "terms": {
        "field": "cityid"
      }
    }
  }
}
 查询广告为2的 
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "term": {
          "adtype": 2
        }
      }
    }
  },
  "sort": {
    "ad_reporttime": "desc"
  }
}

 按adtype进行聚合

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_cityid": {
      "terms": {
        "field": "adtype"
      }
    }
  }
}
---------临时  没有经过验证 ------

,
      "date_histogram": {
        "field": "adtype",
        "interval": "month"
      }

##  柱状图 
      {
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "term": {
          "adtype": 2
        }
      }
    }
  },
  "sort": {
    "ad_reporttime": "desc"
  },
  "aggs": {
    "sales": {
      "date_histogram": {
        "field": "adtype",
        "interval": "month",    
        "format": "yyyy-MM-dd",
        "min_doc_count": 0
      }
    }
  }
}


-----------------------------
一个小时间隔 
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "term": {
          "adtype": 1
        }
      }
    }
  },
  "sort": {
    "ad_reporttime": "desc"
  },
  "aggs": {
    "sales": {
      "date_histogram": {
        "field": "ad_reporttime",
        "interval": "1h",      //   1M  "offset":"+6h" 凌晨6点开始 
                           //  "missing":"2000-01-01"
    "format": "yyyy-MM-dd"    
      }
    }
  }
}

-----------------------------
统计pv pc 的 
{
  "query": {
    "term": {
      "adtype": "6"
    }
  },
  "from": 0,
  "size": 20,
  "sort": [],
  "aggs": {
    "totalNum": {
      "date_histogram": {
        "field": "pvtime",
        "interval": "15m",
        "min_doc_count": 0
      },
      "aggs": {
        "pvagg": {
          "terms": {
            "field": "pv"
          },
          "aggs": {
            "sumprice": {
              "sum": {
                "field": "price"
              }
            }
          }
        },
        "pcagg": {
          "terms": {
            "field": "pc"
          }
        }
      }
    }
  }
}