elasticsearch(7)聚合统计-分组聚合

直方图聚合

GET /index/type/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "test_histogram": {
      "histogram": {
        "field": "field1",
        "interval": 5
      }
    }
  }
}

返回值表示,[15,20)区间内的值有1个,[20,25)区间内的值有0个,[25,30)区间内的值有1个,[30,35)区间内的值有1个。

{
  "aggregations": {
    "test_histogram": {
      "buckets": [
        {
          "key": 15,
          "doc_count": 1
        },
        {
          "key": 20,
          "doc_count": 0
        },
        {
          "key": 25,
          "doc_count": 1
        },
        {
          "key": 30,
          "doc_count": 1
        }
      ]
    }
  }
}
1、直方图筛选规则

举个例子,有一个price字段,这个字段描述了商品的价格,现在想每隔5就创建一个桶,统计每隔区间都有多少个文档(商品)。

如果有一个商品的价格为32,那么它会被放入30的桶中,计算的公式如下:

rem = value % interval
if (rem < 0) {
    rem += interval
}
bucket_key = value - rem

通过上面的方法,就可以确定文档属于哪一个桶。

不过也有一些问题存在,由于上面的方法是针对于整型数据的,因此如果字段是浮点数,那么需要先转换成整型,再调用上面的方法计算。问题来了,正数还好,如果该值是负数,就会出现计算出错。比如,一个字段的值为-4.5,在进行转换整型时,转换成了-4。那么按照上面的计算,它就会放入-4的桶中,但是其实-4.5应该放入-6的桶中。

2、extended_bounds

extended_bounds可以强制直方图聚合从指定最小值开始创建分组,直到最大值,即使没有任何文档存在。

extended_bounds不会过滤分组,即使实际上的分组不在extended_bounds的最小值最大值区间内,直方图聚合依然以实际的最小值或最大值创建分组。

GET /index/type/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "test_histogram": {
      "histogram": {
        "field": "field1",
        "interval": 5,
        "extended_bounds":{
          "min": 0,
          "max": 20
        }
      }
    }
  }
}
3、排序

按直方图分组的key排序:

GET /index/type/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "test_histogram": {
      "histogram": {
        "field": "field1",
        "interval": 5,
        "order": {
          "_key": "asc"
        }
      }
    }
  }
}

按直方图分组的value排序:

GET /index/type/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "test_histogram": {
      "histogram": {
        "field": "field1",
        "interval": 5,
        "order": {
          "_count": "desc"
        }
      }
    }
  }
}
4、偏移

分组默认从0开始以interval为间隔步进,可以通过offset修改分组的开始位置。

GET /index/type/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "test_histogram": {
      "histogram": {
        "field": "field1",
        "interval": 5,
        "offset": 8
      }
    }
  }
}

日期直方图聚合

GET /index/type/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "test_date_histogram": {
      "date_histogram": {
        "field": "field1",
        "interval": "1M",
        "format": "yyyy-MM-dd"
      }
    }
  }
}

interval支持的表达式有:year、month、week、day、hour、quarter、minute、second。

日期范围聚合

GET /index/type/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "test_date_range": {
      "date_range": {
        "field": "field1",
        "format": "yyyy-MM-dd", 
        "ranges": [
          {
            "from": "now-10M/M",
            "to": "now"
          }
        ]
      }
    }
  }
}

范围聚合

GET /index/type/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "test_range": {
      "range": {
        "field": "field1",
        "ranges": [
          {
            "from": 0,
            "to": 10
          }
        ]
      }
    }
  }
}

过滤聚合

GET /index/type/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "test_filter": {
      "aggs": {
        "test_histogram": {
          "histogram": {
            "field": "field1",
            "interval": 10
          }
        }
      },
      "filter": {
        "range": {
          "field2": {
            "gte": 10
          }
        }
      }
    }
  }
}

多重过滤聚合

等价于批量过滤聚合。

GET /index/type/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "test_filters": {
      "aggs": {
        "test_histogram": {
          "histogram": {
            "field": "field1",
            "interval": 10
          }
        }
      },
      "filters": {
        "filters": {
          "test_range": {
            "range": {
              "field2": {
                "gte": 10
              }
            }
          },
          "test_range2" :{
            "range": {
              "field2": {
                "lte": 20
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

空值集合

GET /testindex/testtype/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "test_missing": {
      "missing": {
        "field": "field1"
      }
    }
  }
}

索引词聚合

通过制定字段的值统计聚合。

GET /index/type/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "test_terms": {
      "terms": {
        "field": "field1"
      }
    }
  }
}
1、规模

通过size参数指定返回的分组数量,size设置为0表示规模大小为Integer.MAX_VALUE

2、排序

通过order自定义分组排序方式,默认根据分组的doc_count值降序排序。

GET /testindex/testtype/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "test_terms": {
      "terms": {
        "field": "field1",
        "size": 10,
        "order": {
          "_count": "desc"
        }
      }
    }
  }
}
3、过滤
GET /testindex/testtype/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "test_terms": {
      "terms": {
        "field": "field1",
        "size": 10,
        "include": "*",
        "exclude": "water.*"
      }
    }
  }
}
Elasticsearch 中,可以使用聚合(Aggregation)实现对文档进行聚合统计,其中包括出现次数的统计。下面是一个示例: 假设我们有一个名为 "sales" 的索引,包含以下文档: ``` { "product": "A", "price": 10.0, "timestamp": "2021-08-01T10:00:00Z" } { "product": "B", "price": 15.0, "timestamp": "2021-08-01T10:05:00Z" } { "product": "A", "price": 12.0, "timestamp": "2021-08-01T10:10:00Z" } { "product": "C", "price": 20.0, "timestamp": "2021-08-01T10:15:00Z" } { "product": "A", "price": 8.0, "timestamp": "2021-08-01T10:20:00Z" } { "product": "B", "price": 18.0, "timestamp": "2021-08-01T10:25:00Z" } ``` 现在,我们想要统计每个产品出现的次数,可以使用以下聚合查询: ``` { "aggs": { "products": { "terms": { "field": "product" } } } } ``` 其中,"aggs" 是聚合查询的关键字,"products" 是我们给这个聚合起的名字,"terms" 表示我们要按照某个字段进行分组,"field" 指定了我们要按照哪个字段进行分组。 运行上述查询后,得到的结果如下: ``` { "aggregations": { "products": { "buckets": [ { "key": "A", "doc_count": 3 }, { "key": "B", "doc_count": 2 }, { "key": "C", "doc_count": 1 } ] } } } ``` 其中,"key" 表示产品名称,"doc_count" 表示该产品出现的次数。 如果想要对出现次数进行排序,可以使用以下聚合查询: ``` { "aggs": { "products": { "terms": { "field": "product", "order": { "_count": "desc" } } } } } ``` 其中,"order" 表示按照什么字段进行排序,"_count" 表示按照出现次数进行排序,"desc" 表示降序排列。 运行上述查询后,得到的结果如下: ``` { "aggregations": { "products": { "buckets": [ { "key": "A", "doc_count": 3 }, { "key": "B", "doc_count": 2 }, { "key": "C", "doc_count": 1 } ] } } } ``` 其中,产品 A 出现的次数最多,排在第一位。
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