【Elasticsearch】分桶聚合功能概述

这些聚合功能可以根据它们的作用和应用场景分为几大类，以下是分类后的结果：

1.基础聚合（Basic Aggregations）

• Terms（字段聚合）

根据字段值对数据进行分组并统计。

例子：按产品类别统计销售数量。

• Histogram（直方图）

将数值数据分桶并统计每个桶内的数据数量。

例子：按年龄区间统计用户数量。

• Date histogram（日期直方图）

按固定时间间隔对日期数据进行分桶并统计。

例子：按月统计用户注册数量。

• Range（范围聚合）

根据数值范围对数据进行分桶并统计。

例子：按价格区间统计商品数量。

• Missing（缺失值）

统计缺失字段的数据。

例子：统计用户未填写地址的数量。

• Global（全局聚合）

对整个数据集进行全局统计。

例子：计算总销售额。

2.时间序列聚合（Time Series Aggregations）

• Date histogram（日期直方图）

按固定时间间隔对日期数据进行分桶并统计。

例子：按月统计用户注册数量。

• Auto-interval date histogram（自动间隔日期直方图）

根据数据的时间分布自动划分时间间隔，并生成直方图。

例子：分析网站访问日志，自动按小时或天生成访问量直方图。

• Time series（时间序列）

按时间顺序对数据进行聚合和分析，常用于趋势分析和预测。

例子：分析股票价格的时间序列变化。

3.地理聚合（Geospatial Aggregations）

• Geo-distance（地理距离）

根据地理坐标计算距离。

例子：计算用户与最近的门店之间的距离。

• Geohash grid（Geohash网格）

使用Geohash算法将地理区域划分为网格，并统计网格内的数据。

例子：统计不同地区的用户分布。

• Geohex grid（Geohex网格）

使用Geohex算法划分地理区域并统计数据。

例子：分析城市中不同区域的交通流量。

• Geotile grid（地理瓦片网格）

使用地理瓦片技术划分区域并统计数据。

例子：分析全球范围内的气象数据分布。

4.文本和分类聚合（Text and Categorization Aggregations）

• Categorize text（文本分类）

将文本数据归类到预定义的类别中。

例子：将新闻文章分类为体育、财经、娱乐等。

• Significant terms（显著项聚合）

找出数据中显著的项，通常用于文本分析，识别重要或异常的关键词。

例子：分析用户评论，找出显著的负面或正面词汇。

• Significant text（显著文本聚合）

找出