ES-聚合分析

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"
      }
    }
  }
}

原文地址：https://blog.csdn.net/Xbyou_1103591885/article/details/144760789

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