11、使用 Elasticsearch 进行数据分析

使用 Elasticsearch 进行数据分析

在大数据时代，对数据进行深入分析以获取有价值的洞察至关重要。Elasticsearch 作为一款强大的搜索引擎和数据分析工具，提供了丰富的聚合功能，可帮助我们高效地对数据进行切片、切块和分析。以下将详细介绍其各类聚合功能及应用场景。

嵌套桶和指标聚合

通过嵌套桶和指标聚合，我们可以以一种快速高效的方式回答关于 Elasticsearch 中存储的大数据的复杂问题。以下是一个示例查询：

{
    // 此处省略了部分代码
    "total_usage": {"sum": { "field": "usage" }}
    // 此处省略了部分代码
}

该查询的注释数字解释如下：
1. 这是一个过滤特定客户和时间范围的查询。
2. 顶级的 terms 聚合，为每个部门创建一个桶。
3. 二级的 terms 聚合，在每个桶中获取前两名用户（注意 size = 2）。
4. 指标聚合，计算其父桶内 usage 字段的总和。total_usage 聚合的直接父桶是 by_users 聚合，因此会为每个用户计算 usage 的总和。

自定义条件下的桶聚合

有时候，我们希望对桶的创建方式有更多的控制。之前介绍的聚合主要处理单一类型的字段。对于字符串类型的字段，通常使用 terms 聚合；对于数值类型的字段，则有直方图、范围聚合等多种选择。以下两种聚合允许我们根据选择的查询/过滤器创建一个或多个桶：
- 过滤聚合（Filter aggre