ElasticSearch5.5.1(核心5)

最新推荐文章于 2025-09-12 20:46:57 发布

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文章标签：大数据人工智能

原文链接：https://my.oschina.net/mdxlcj/blog/1518413

本文详细介绍使用Elasticsearch进行聚合分析的方法，包括计算每个标签下的商品数量、按标签分组计算平均价格、按价格区间分组并进一步按标签分组等高级应用场景。

为什么80%的码农都做不了架构师？>>>

1、

计算每个tag下的商品数量

首先：

将文本field的fielddata属性设置为true

PUT /ecommerce/_mapping/product
{
"properties": {
"tags": {
"type": "text",
"fielddata": true
}
}
}

GET /ecommerce/product/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"all_tags": {
"terms": { "field": "tags" }
}
}
}

aggs:聚合（es的提供）

group_by_tags:自己命名的

terms:分类

tags：表示field的字段名

2、第二个聚合分析的需求：对名称中包含yagao的商品，计算每个tag下的商品数量

GET /ecommerce/product/_search
{
"size": 0,
"query": {
"match": {
"name": "yagao"
}
},
"aggs": {
"all_tags": {
"terms": {
"field": "tags"
}
}
}
}

3、第三个聚合分析的需求：先分组，再算每组的平均值，计算每个tag下的商品的平均价格

GET /ecommerce/product/_search
{
"size": 0,
"aggs" : {
"group_by_tags" : {
"terms" : { "field" : "tags" },
"aggs" : {
"avg_price" : {
"avg" : { "field" : "price" }
}
}
}
}
}

4、计算每个tag下的商品的平均价格，并且按照平均价格降序排序

GET /ecommerce/product/_search
{
"size": 0,
"aggs" : {
"all_tags" : {
"terms" : { "field" : "tags", "order": { "avg_price": "desc" } },
"aggs" : {
"avg_price" : {
"avg" : { "field" : "price" }
}
}
}
}
}

5、按照指定的价格范围区间进行分组，然后在每组内再按照tag进行分组，最后再计算每组的平均价格

GET /ecommerce/product/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_price": {
"range": {
"field": "price",
"ranges": [
{
"from": 0,
"to": 20
},
{
"from": 20,
"to": 40
},
{
"from": 40,
"to": 50
}
]
},
"aggs": {
"group_by_tags": {
"terms": {
"field": "tags"
},
"aggs": {
"average_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
}
}