Elasticsearch7.X 入门学习第九课笔记-----聚合分析Aggregation

原文:Elasticsearch7.X 入门学习第九课笔记-----聚合分析Aggregation

什么是聚合（Aggregation）

1、 elasticsearch 除了搜索以外，提供的针对ES数据进行统计分析的功能

         实时性高、Hadoop(T+1)

2、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，而不是寻找单个文档

3、高性能，只需要一套语句，就可以从Elasticsearch得到分析结果（无需在客户端自己去实现分析逻辑）

集合的分类

  Aggregation共分为三种：Metric Aggregations、Bucket Aggregations、 Pipeline Aggregations、Matrix Aggregations。

         

Metric Aggregations 主要是做 一系列的统计，Bucket Aggregations相当于分组。

       

准备测试数据：

PUT zhifou/_doc/1
{
  "name":"顾老二",
  "age":30,
  "from": "gu",
  "desc": "皮肤黑、武器长、性格直",
  "tags": ["黑", "长", "直"]
}
 
PUT zhifou/_doc/2
{
  "name":"大娘子",
  "age":18,
  "from":"sheng",
  "desc":"肤白貌美，娇憨可爱",
  "tags":["白", "富","美"]
}
 
PUT zhifou/_doc/3
{
  "name":"龙套偏房",
  "age":22,
  "from":"gu",
  "desc":"mmp，没怎么看，不知道怎么形容",
  "tags":["造数据", "真","难"]
}
 
 
PUT zhifou/_doc/4
{
  "name":"石头",
  "age":29,
  "from":"gu",
  "desc":"粗中有细，狐假虎威",
  "tags":["粗", "大","猛"]
}
 
PUT zhifou/_doc/5
{
  "name":"魏行首",
  "age":25,
  "from":"广云台",
  "desc":"仿佛兮若轻云之蔽月,飘飘兮若流风之回雪,mmp，最后竟然没有嫁给顾老二！",
  "tags":["闭月","羞花"]
}

Bucket Aggregations  的api 介绍

   下面例子使用 term是 进行分桶

   

分组查询

     现在我想要查询所有人的年龄段，并且按照15~20，20~25,25~30分组，并且算出每组的平均年龄。

分析需求，首先我们应该先把分组做出来。

GET zhifou/_search
{
  "size": 0, 
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "age_group": {
      "range": {
        "field": "age",
        "ranges": [
          {
            "from": 15,
            "to": 20
          },
          {
            "from": 20,
            "to": 25
          },
          {
            "from": 25,
            "to": 30
          }
        ]
      }
    }
  }
}

 

Metric Aggregations  的api 介绍

   1 Avg Aggregation  #计算出字段平均值

     做聚合分析，应该讲size 设置为0，否则会返回查询结果。写20，aggs的相关结果会出现在比较后面而已

 

      现在的需求是查询from是gu的人的平均年龄。 

POST zhifou/_search
{
  "size": 0, 
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
  "aggs": {
    "age_ave": {
      "avg": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
}

   上例中，首先匹配查询from是gu的数据。在此基础上做查询平均值的操作，这里就用到了聚合函数，其语法被封装在aggs中，而age_ave则是为查询结果起个别名，封装了计算出的平均值。那么，要以什么属性作为条件呢？是age年龄，查年龄的什么呢？是avg，查平均年龄。

2   Max Aggregation  #求最大值

GET zhifou/_search
{
  "aggs": {
    "my_max": {
      "max": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}

3 Min Aggregation #求最小值

  

GET zhifou/_search
{
  "aggs": {
    "my_min": {
      "min": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}

4 Sum Aggregation #求和

 "aggs" : {
        "intraday_return" : { "sum" : { "field" : "change" } }
    }

5 Stats Aggregation  #最大、最小、和、平均值。一起求出来

GET zhifou/_search
{
  "aggs": {
    "my_stats": {
      "stats": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}

6 Extended Stats Aggregation #字段的其他属性，包括最大最小，方差等等。

GET zhifou/_search
{
  "aggs": {
    "my_extended_stats": {
      "extended_stats": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}

7 Cardinality Aggregation  #计算出字段的唯一值。相当于sql中的distinct

{
    "aggs" : {
        "author_count" : {
            "cardinality" : {
                "field" : "author"
            }
        }
    }
}

8 Geo Bounds Aggregation 

    计算出所有的地理坐标将会落在一个矩形区域。比如说朝阳区域有很多饭店，我就可以用一个矩形把这些饭店都圈起来，看看范围。

{
    "query" : {
        "match" : { "business_type" : "shop" }
    },
    "aggs" : {
        "viewport" : {
            "geo_bounds" : {
                "field" : "location", 
                "wrap_longitude" : true 
            }
        }
    }
}

9 Geo Centroid Aggregation

     计算出所有文档的大概的中心点。比如说某个地区盗窃犯罪很多，那我这样就可以看到这片区域到底哪个点（街道）偷盗事件最猖狂。

{
    "query" : {
        "match" : { "crime" : "burglary" }
    },
    "aggs" : {
        "centroid" : {
            "geo_centroid" : {
                "field" : "location" 
            }
        }
    }
}

10 Percentiles Aggregation

     百分比统计。可以看出你网站的所有页面。加载时间的差异

{
    "aggs" : {
        "load_time_outlier" : {
            "percentiles" : {
                "field" : "load_time" 
            }
        }
    }
}

11 Percentile Ranks Aggregation

     看看15毫秒和30毫秒内大概有多少页面加载完。

{
    "aggs" : {
        "load_time_outlier" : {
            "percentile_ranks" : {
                "field" : "load_time", 
                "values" : [15, 30]
            }
        }
    }
}

12 Top hits Aggregation

{
    "aggs": {
        "top-tags": {
            "terms": {
                "field": "tags",
                "size": 3
            },
            "aggs": {
                "top_tag_hits": {
                    "top_hits": {
                        "sort": [
                            {
                                "last_activity_date": {
                                    "order": "desc"
                                }
                            }
                        ],
                        "_source": {
                            "include": [
                                "title"
                            ]
                        },
                        "size" : 1
                    }
                }
            }
        }
    }
}

13 alue Count Aggregation  #数量统计，看看这个字段一共有多少个不一样的数值。

{
    "aggs" : {
        "grades_count" : { "value_count" : { "field" : "grade" } }
    }
}

嵌套

在kabana导入 航空信息

#查看航班目的地的统计信息，增加平均，最高最低价格
GET kibana_sample_data_flights/_search
{
	"size": 0,
	"aggs":{
		"flight_dest":{
			"terms":{
				"field":"DestCountry"
			},
			"aggs":{
				"avg_price":{
					"avg":{
						"field":"AvgTicketPrice"
					}
				},
				"max_price":{
					"max":{
						"field":"AvgTicketPrice"
					}
				},
				"min_price":{
					"min":{
						"field":"AvgTicketPrice"
					}
				}
			}
		}
	}
}
 
#价格统计信息+天气信息
GET kibana_sample_data_flights/_search
{
	"size": 0,
	"aggs":{
		"flight_dest":{
			"terms":{
				"field":"DestCountry"
			},
			"aggs":{
				"stats_price":{
					"stats":{
						"field":"AvgTicketPrice"
					}
				},
				"wather":{
				  "terms": {
				    "field": "DestWeather",
				    "size": 5
				  }
				}
 
			}
		}
	}
}

 

  
      

 

标签：第九课,age,Aggregation,zhifou,field,Elasticsearch7,aggs,size
来源： https://www.cnblogs.com/lonelyxmas/p/11612468.html