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。

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

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

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

准备测试数据:

  1. PUT zhifou/_doc/1
  2. {
  3. "name":"顾老二",
  4. "age":30,
  5. "from": "gu",
  6. "desc": "皮肤黑、武器长、性格直",
  7. "tags": ["黑", "长", "直"]
  8. }
  9. PUT zhifou/_doc/2
  10. {
  11. "name":"大娘子",
  12. "age":18,
  13. "from":"sheng",
  14. "desc":"肤白貌美,娇憨可爱",
  15. "tags":["白", "富","美"]
  16. }
  17. PUT zhifou/_doc/3
  18. {
  19. "name":"龙套偏房",
  20. "age":22,
  21. "from":"gu",
  22. "desc":"mmp,没怎么看,不知道怎么形容",
  23. "tags":["造数据", "真","难"]
  24. }
  25. PUT zhifou/_doc/4
  26. {
  27. "name":"石头",
  28. "age":29,
  29. "from":"gu",
  30. "desc":"粗中有细,狐假虎威",
  31. "tags":["粗", "大","猛"]
  32. }
  33. PUT zhifou/_doc/5
  34. {
  35. "name":"魏行首",
  36. "age":25,
  37. "from":"广云台",
  38. "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!",
  39. "tags":["闭月","羞花"]
  40. }

Bucket Aggregations  的api 介绍

   下面例子使用 term是 进行分桶

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

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。

  1. GET zhifou/_search
  2. {
  3. "size": 0,
  4. "query": {
  5. "match_all": {}
  6. },
  7. "aggs": {
  8. "age_group": {
  9. "range": {
  10. "field": "age",
  11. "ranges": [
  12. {
  13. "from": 15,
  14. "to": 20
  15. },
  16. {
  17. "from": 20,
  18. "to": 25
  19. },
  20. {
  21. "from": 25,
  22. "to": 30
  23. }
  24. ]
  25. }
  26. }
  27. }
  28. }

 

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

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

 

      现在的需求是查询fromgu的人的平均年龄。 

  1. POST zhifou/_search
  2. {
  3. "size": 0,
  4. "query": {
  5. "match": {
  6. "from": "gu"
  7. }
  8. },
  9. "aggs": {
  10. "age_ave": {
  11. "avg": {
  12. "field": "age"
  13. }
  14. }
  15. }
  16. }

   上例中,首先匹配查询fromgu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

  1. GET zhifou/_search
  2. {
  3. "aggs": {
  4. "my_max": {
  5. "max": {
  6. "field": "age"
  7. }
  8. }
  9. },
  10. "size": 0
  11. }

Min Aggregation #求最小值

  

  1. GET zhifou/_search
  2. {
  3. "aggs": {
  4. "my_min": {
  5. "min": {
  6. "field": "age"
  7. }
  8. }
  9. },
  10. "size": 0
  11. }

Sum Aggregation #求和

  1. "aggs" : {
  2. "intraday_return" : { "sum" : { "field" : "change" } }
  3. }

Stats Aggregation  #最大、最小、和、平均值。一起求出来

  1. GET zhifou/_search
  2. {
  3. "aggs": {
  4. "my_stats": {
  5. "stats": {
  6. "field": "age"
  7. }
  8. }
  9. },
  10. "size": 0
  11. }

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

  1. GET zhifou/_search
  2. {
  3. "aggs": {
  4. "my_extended_stats": {
  5. "extended_stats": {
  6. "field": "age"
  7. }
  8. }
  9. },
  10. "size": 0
  11. }

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

  1. {
  2. "aggs" : {
  3. "author_count" : {
  4. "cardinality" : {
  5. "field" : "author"
  6. }
  7. }
  8. }
  9. }

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。

  1. {
  2. "query" : {
  3. "match" : { "business_type" : "shop" }
  4. },
  5. "aggs" : {
  6. "viewport" : {
  7. "geo_bounds" : {
  8. "field" : "location",
  9. "wrap_longitude" : true
  10. }
  11. }
  12. }
  13. }

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。

  1. {
  2. "query" : {
  3. "match" : { "crime" : "burglary" }
  4. },
  5. "aggs" : {
  6. "centroid" : {
  7. "geo_centroid" : {
  8. "field" : "location"
  9. }
  10. }
  11. }
  12. }

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

  1. {
  2. "aggs" : {
  3. "load_time_outlier" : {
  4. "percentiles" : {
  5. "field" : "load_time"
  6. }
  7. }
  8. }
  9. }

11 Percentile Ranks Aggregation

     看看15毫秒和30毫秒内大概有多少页面加载完。

  1. {
  2. "aggs" : {
  3. "load_time_outlier" : {
  4. "percentile_ranks" : {
  5. "field" : "load_time",
  6. "values" : [15, 30]
  7. }
  8. }
  9. }
  10. }

12 Top hits Aggregation

  1. {
  2. "aggs": {
  3. "top-tags": {
  4. "terms": {
  5. "field": "tags",
  6. "size": 3
  7. },
  8. "aggs": {
  9. "top_tag_hits": {
  10. "top_hits": {
  11. "sort": [
  12. {
  13. "last_activity_date": {
  14. "order": "desc"
  15. }
  16. }
  17. ],
  18. "_source": {
  19. "include": [
  20. "title"
  21. ]
  22. },
  23. "size" : 1
  24. }
  25. }
  26. }
  27. }
  28. }
  29. }

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。

  1. {
  2. "aggs" : {
  3. "grades_count" : { "value_count" : { "field" : "grade" } }
  4. }
  5. }

嵌套

在kabana导入 航空信息

  1. #查看航班目的地的统计信息,增加平均,最高最低价格
  2. GET kibana_sample_data_flights/_search
  3. {
  4. "size": 0,
  5. "aggs":{
  6. "flight_dest":{
  7. "terms":{
  8. "field":"DestCountry"
  9. },
  10. "aggs":{
  11. "avg_price":{
  12. "avg":{
  13. "field":"AvgTicketPrice"
  14. }
  15. },
  16. "max_price":{
  17. "max":{
  18. "field":"AvgTicketPrice"
  19. }
  20. },
  21. "min_price":{
  22. "min":{
  23. "field":"AvgTicketPrice"
  24. }
  25. }
  26. }
  27. }
  28. }
  29. }
  30. #价格统计信息+天气信息
  31. GET kibana_sample_data_flights/_search
  32. {
  33. "size": 0,
  34. "aggs":{
  35. "flight_dest":{
  36. "terms":{
  37. "field":"DestCountry"
  38. },
  39. "aggs":{
  40. "stats_price":{
  41. "stats":{
  42. "field":"AvgTicketPrice"
  43. }
  44. },
  45. "wather":{
  46. "terms": {
  47. "field": "DestWeather",
  48. "size": 5
  49. }
  50. }
  51. }
  52. }
  53. }
  54. }

 


  
      

 

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