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本文看下es的聚合相关内容。
1#xff1a;什么是聚合
即#xff0c;数据的统计分析。如sum#xff0c;count#xff0c;avg#xff0c;min#xff0c;max#xff0c;分组等。
2#xff1a;支持哪些聚合类型
2.1#xff1a;bucket aggregation
对满足特…写在前面
本文看下es的聚合相关内容。
1什么是聚合
即数据的统计分析。如sumcountavgminmax分组等。
2支持哪些聚合类型
2.1bucket aggregation
对满足特定条件的文旦进行分组。如 2.1metric aggregation
数学运算。如 2.3pipeline aggregation
对聚合的结果进行再一次的聚合。
2.4matrix aggregation
对多个字段操作并提供一个结果矩阵嘛意思
3实战
测试数据参考这里 。但如果你是按照专栏顺序看的我想你本地已经有这些数据了。
3.1bucket aggregation
按照飞行目的地分组
GET kibana_sample_data_flights/_search
{size: 0,aggs: {飞行目的地分组: {terms: {field: DestCountry}}}
}3.2metric aggregation
按照飞行目的地分组后对分组的数据取最大最小和平均值。
GET kibana_sample_data_flights/_search
{size: 0,aggs: {飞行目的地分组: {terms: {field: DestCountry},aggs: {票价平均值: {avg: {field: AvgTicketPrice}},票价最大值: {max: {field: AvgTicketPrice}},票价最小值: {min: {field: AvgTicketPrice}}}}}
}按照飞行目的地分组后,通过stats取每个分组的统计信息会列出minmaxavg等常用统计信息并且对每个分组再按照天气做一次分组并取前5条数据
GET kibana_sample_data_flights/_search
{size: 0,aggs: {飞行目的地分组: {terms: {field: DestCountry},aggs: {组内统计信息: {stats: {field: AvgTicketPrice}},weatherrr: {terms: {field: DestWeather,size: 5}}}}}
}TODO 待补充
写在后面
参考文章列表
