国外优秀营销网站设计企业网站怎么制作

ES的聚合分析

什么是ES的聚合分析

• ElasticSearch除搜索意外，提供的针对ES数据进行统计分析的功能
• 通过聚合，我们会得到一个数据的概览，是分析和总结全套的数据，而不是寻找单独的文档
• 高性能，只要一条语句就可以得到分析结果

聚合分类

Bucket Aggregation 一些满足特定条件的文档的集合

• Terms Aggregation：这种分桶策略是按照词条（term）来分桶，类似于SQL中的group by语法。如果是text类型，则按照分词后的结果分桶。例如，可以按照省份或用户名等字段进行分桶。

GET xby_index_users/_search
{"size": 0,"aggs": {"birth_place_bucket": {"terms": {"field": "birth_place"}}}
}

• Range Aggregation：通过指定数值的范围来设定分桶规则。可以定义多个范围，文档会根据这些范围被分配到不同的桶中。

GET xby_index_users/_search
{"size": 0,"aggs": {"age_bucket": {"range": {"field": "age","ranges": [{ "from": 0, "to": 30 },{ "from": 30, "to": 60 },{ "from": 60, "to": 90 }]}}}
}

• Histogram Aggregation：直方图分桶，以固定间隔的策略来分割数据。可以指定间隔大小（interval）和数据范围（extended_bounds）。

GET xby_index_users/_search
{"size": 0,"aggs": {"age_bucket": {"histogram": {"field": "age","interval": 30}}}
}

• Date Histogram Aggregation：日期直方图分桶，根据日期阶梯分组，例如给定阶梯为周，会自动每周分为一组。

GET xby_index_users/_search
{"size": 0,"aggs": {"birthday_bucket": {"date_histogram": {"field": "birthday","calendar_interval": "year"}}}
}

Metric Aggregation 一些数学运算，可以对文档字段进行统计分析

• 仅输出一个值的运算
  min/max/sum/avg/cardinality

GET xby_index_users/_search
{"size": 0,"aggs": {"age_avg": {"avg": {"field": "age"}},"age_max": {"max": {"field": "age"}},"age_min": {"min": {"field": "age"}},"age_sum": {"sum": {"field": "age"}},"age_cardinality": {"cardinality": {"field": "age"}}}
}

• 输出多个值的运算
  stats/percenties/percentile_ranks

GET xby_index_users/_search
{"size": 0,"aggs": {"age_stats": {"stats": {"field": "age"}},"age_percentiles": {"percentiles": {"field": "age"}}}
}

Pipeline Aggregation 对其他运算结果的二次运算

GET xby_index_users/_search
{"size": 0,"aggs": {"sales_per_month": {"date_histogram": {"field": "date","interval": "month"},"aggs": {"sales": {"sum": {"field": "price"}}}},"avg_monthly_sales": {"avg_bucket": {"buckets_path": "sales_per_month>sales"}}}
}