一、ES聚合
说明
:该博客对于的Elasticsearch 的版本为6.5.3。
在Mysql中,我们可以获取一组数据的 最大值(Max)、最小值(Min)。同样我们能够对这组数据进行 分组(Group)。那么对于Elasticsearch中
我们也可以实现同样的功能,聚合有关资料官方文档内容较多,这里大概分两篇博客写这个有关Elasticsearch聚合。
官方对聚合有四个关键字: Metric(指标)
、Bucketing(桶)
、Matrix(矩阵)
、Pipeline(管道)
。
二、聚合概念
1. ES聚合分析是什么?
概念
Elasticsearch除全文检索功能外提供的针对Elasticsearch数据做统计分析的功能。它的实时性高,所有的计算结果都是即时返回。
Elasticsearch将聚合分析主要分为如下4类:
Metric(指标): 指标分析类型,如计算最大值、最小值、平均值等等 (对桶内的文档进行聚合分析的操作)
Bucket(桶): 分桶类型,类似SQL中的GROUP BY语法 (满足特定条件的文档的集合)
Pipeline(管道): 管道分析类型,基于上一级的聚合分析结果进行在分析
Matrix(矩阵): 矩阵分析类型(聚合是一种面向数值型的聚合,用于计算一组文档字段中的统计信息)
2.ES聚合分析查询的写法
在查询请求体中以aggregations节点按如下语法定义聚合分析:
"aggregations" : {
"<aggregation_name>" : { <!--聚合的名字 -->
"<aggregation_type>" : { <!--聚合的类型 -->
<aggregation_body> <!--聚合体:对哪些字段进行聚合 -->
}
[,"meta" : { [<meta_data_body>] } ]? <!--元 -->
[,"aggregations" : { [<sub_aggregation>]+ } ]? <!--在聚合里面在定义子聚合 -->
}
[,"<aggregation_name_2>" : { ... } ]* <!--聚合的名字 -->
}
说明
:aggregations 也可简写为 aggs 第二节、第三节以及后面都是这样使用
3、指标(metric)和 桶(bucket)
虽然Elasticsearch有四种聚合方式,但在一般实际开发中,用到的比较多的就是Metric和Bucket。
(1) 桶(bucket)
a、简单来说桶就是满足特定条件的文档的集合。
b、当聚合开始被执行,每个文档里面的值通过计算来决定符合哪个桶的条件,如果匹配到,文档将放入相应的桶并接着开始聚合操作。
c、桶也可以被嵌套在其他桶里面。
(2)指标(metric)
a、桶能让我们划分文档到有意义的集合,但是最终我们需要的是对这些桶内的文档进行一些指标的计算。分桶是一种达到目的地的手段:它提供了一种给文档分组的方法来让
我们可以计算感兴趣的指标。
b、大多数指标是简单的数学运算(如:最小值、平均值、最大值、汇总),这些是通过文档的值来计算的。
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