elasticsearch global 、 filters 和 cardinality 聚合
1. 背景
此处将单记录一下 global 、 filters和cardinality的聚合操作。
2、解释
1、global
global聚合是全局聚合,是对所有的文档进行聚合,而不受查询条件的限制。
global 聚合器只能作为顶级聚合器,因为将一个 global 聚合器嵌入另一个桶聚合器是没有意义的。
比如: 我们有50个文档,通过查询条件筛选之后存在10个文档,此时我想统计总共有多少个文档。是50个,因为global统计不受查询条件的限制。
2、filters
定义一个多桶聚合,其中每个桶都与一个过滤器相关联。每个桶都会收集与其关联的过滤器匹配的所有文档。
比如: 我们总共有50个文档,通过查询条件筛选之后存在10个文档,此时我想统计 这10个文档中,出现info词语的文档有多少个,出现warn词语的文档有多少个。
3、cardinality
类似于 SQL中的 COUNT(DISTINCT(字段)),不过这个是近似统计,是基于 HyperLogLog++ 来实现的。
3、需求
我们有一组日志,每条日志都存在id和message2个字段。此时根据message字段过滤出存在info warn的日志,然后进行统计:
- 系统中总共有多少条日志(
global + cardinality) - info和warn级别的日志各有多少条(
filters)
4、前置条件
4.1 创建mapping
PUT /index_api_log
{
"settings": {
"number_of_shards": 1
},
"mappings": {
"properties": {
"message":{
"type": "text"
},
"id": {
"type": "long"
}
}
}
}
4.2 准备数据
PUT /index_api_log/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"message": "this is info message-01","id":1}
{"index":{"_id":2}}
{"message": "this is info message-02","id":2}
{"index":{"_id":3}}
{"message": "this is warn message-01","id":3}
{"index":{"_id":4}}
{"message": "this is error message","id":4}
{"index":{"_id":5}}
{"message": "this is info and warn message","id":5}
5、实现3的需求
5.1 dsl
POST /index_api_log/_search
{
"size": 0,
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"message": "info warn"
}
}
]
}
},
"aggregations": {
"agg_01": {
"filters": {
"filters": {
"info": {
"match": {
"message": "info"
}
},
"warn": {
"match": {
"message": "warn"
}
}
},
"other_bucket": true,
"other_bucket_key": "other"
}
},
"agg_02":{
"global": {},
"aggs": {
"total": {
"cardinality": {
"field": "id",
"precision_threshold": 30000
}
}
}
}
}
}
5.2 java 代码
@Test
@DisplayName("global and filters and cardinality 聚合")
public void test01() throws IOException {
SearchRequest request = SearchRequest.of(searchRequest ->
searchRequest.index("index_api_log")
// 查询 message 中存在 info 和 warn 的日志
.query(query -> query.bool(bool -> bool.must(must -> must.match(match -> match.field("message").query("info warn")))))
// 查询的结果不返回
.size(0)
// 第一个聚合
.aggregations("agg_01", agg ->
agg.filters(filters ->
filters.filters(f ->
f.array(
Arrays.asList(
// 在上一步query的结果中,将 message中包含info的进行聚合
Query.of(q -> q.match(m -> m.field("message").query("info"))),
// 在上一步query的结果中,将 message中包含warn的进行聚合
Query.of(q -> q.match(m -> m.field("message").query("warn")))
)
)
)
// 如果上一步的查询中,存在非 info 和 warn的则是否聚合到 other 桶中
.otherBucket(true)
// 给 other 桶取一个名字
.otherBucketKey("other")
)
)
// 第二个聚合
.aggregations("agg_02", agg ->
agg
// 此处的 global 聚合只能放在顶部
.global(global -> global)
// 子聚合,数据来源于所有的文档,不受上一步query结果的限制
.aggregations("total", subAgg ->
// 类似于SQL中的 count(distinct(字段)),是一个近似统计
subAgg.cardinality(cardinality ->
// 统计的字段
cardinality.field("id")
// 精度,默认值是30000,最大值也是40000,不超过这个值的聚合近似准确值
.precisionThreshold(30000)
)
)
)
);
System.out.println("request: " + request);
SearchResponse<String> response = client.search(request, String.class);
System.out.println("response: " + response);
}
5.3 运行结果

6、实现代码
7、参考文档
elasticsearch global 、 filters 和 cardinality 聚合的更多相关文章
- Elasticsearch 第六篇:聚合统计查询
h2.post_title { background-color: rgba(43, 102, 149, 1); color: rgba(255, 255, 255, 1); font-size: 1 ...
- 把 Elasticsearch 当数据库使:聚合后排序
使用 https://github.com/taowen/es-monitor 可以用 SQL 进行 elasticsearch 的查询.有的时候分桶聚合之后会产生很多的桶,我们只对其中部分的桶关心. ...
- Elasticsearch学习系列四(聚合搜索)
聚合分析 聚合分析是数据库中重要的功能特性,完成对一个查询的集中数据的聚合计算.如:最大值.最小值.求和.平均值等等.对一个数据集求和,算最大最小值等等,在ES中称为指标聚合,而对数据做类似关系型数据 ...
- ElasticSearch的高级复杂查询:非聚合查询和聚合查询
一.非聚合复杂查询(这儿展示了非聚合复杂查询的常用流程) 查询条件QueryBuilder的构建方法 1.1 精确查询(必须完全匹配上,相当于SQL语句中的“=”) ① 单个匹配 termQuery ...
- ElasticSearch入门系列(三)文档,索引,搜索和聚合
一.文档 在实际使用中的对象往往拥有复杂的数据结构 Elasticsearch是面向文档的,这意味着他可以存储整个对象或文档,然而他不仅仅是存储,还会索引每个文档的内容使之可以被搜索,在Elastic ...
- ElasticSearch 的 聚合(Aggregations)
Elasticsearch有一个功能叫做 聚合(aggregations) ,它允许你在数据上生成复杂的分析统计.它很像SQL中的 GROUP BY 但是功能更强大. Aggregations种类分为 ...
- ElasticSearch - 信息聚合系列之聚合过滤
摘要 聚合范围限定还有一个自然的扩展就是过滤.因为聚合是在查询结果范围内操作的,任何可以适用于查询的过滤器也可以应用在聚合上. 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2. ...
- elasticsearch聚合操作——本质就是针对搜索后的结果使用桶bucket(允许嵌套)进行group by,统计下分组结果,包括min/max/avg
分析 Elasticsearch有一个功能叫做聚合(aggregations),它允许你在数据上生成复杂的分析统计.它很像SQL中的GROUP BY但是功能更强大. 举个例子,让我们找到所有职员中最大 ...
- ElasticSearch 2 (33) - 信息聚合系列之聚合过滤
ElasticSearch 2 (33) - 信息聚合系列之聚合过滤 摘要 聚合范围限定还有一个自然的扩展就是过滤.因为聚合是在查询结果范围内操作的,任何可以适用于查询的过滤器也可以应用在聚合上. 版 ...
- ElasticSearch 2 (30) - 信息聚合系列之条形图
ElasticSearch 2 (30) - 信息聚合系列之条形图 摘要 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.x 内容 聚合还有一个令人激动的特性就是能够十分容易地 ...
随机推荐
- k8s控制器和Pod Template的关系
Pod 本身并不能自愈(self-healing).如果一个 Pod 所在的 Node (节点)出现故障,或者调度程序自身出现故障,Pod 将被删除:同理,当因为节点资源不够或节点维护而驱逐 Pod ...
- 银河麒麟安装node,mysql,forever环境
这就是国产银河系统的界面,测试版本是麒麟V10 链接: https://pan.baidu.com/s/1_-ICBkgSZPKvmcdy1nVxVg 提取码: xhep 一.传输文件 cd /hom ...
- 路径分析—QGIS+PostgreSQL+PostGIS+pgRouting(一)
前言 因业务需求,需要做最短路径分析.最近几天查询资料,并自己动手,实现了简单的路径分析. 下面就介绍具体的实现过程. 本篇文章最终结果是在 PostgreSQL 数据库中实现的,后续的可视化展示会继 ...
- 6.MongoDB系列之特殊索引和集合类型
1. 地理空间索引及全文搜索 与Elasitcsearch一样,MongoDB同样支持地理空间索引及全文搜索,由于选型常用ES而非MongoDB此处略过 2. TTL索引 首先先了解下固定集合,其类似 ...
- 15 Uncaught TypeError: Cannot set properties of null (setting ‘onclick‘)
1.报错的代码 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <t ...
- (数据科学学习手札145)在Python中利用yarl轻松操作url
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师,在诸如网络爬虫.web应用开发 ...
- golang单元测试一(简单函数测试)
0.1.索引 https://blog.waterflow.link/articles/1663688140724 1.简介 单元测试是测试代码.组件和模块的单元函数.单元测试的目的是清除代码中的错误 ...
- 用 VS Code 搞 Qt6:信号、槽,以及QObject
Qt 里面的信号(Signal)和槽(Slot)虽然看着像事件,但它实际上是用来在两个对象之间进行通信的.既然是通信,就会有发送者和接收者. 1.信号是发送者,触发时通过特有的关键字"emi ...
- 加速乐逆向 cookies 参数
简介 加速乐用于解决网站访问速度过慢及网站反黑客问题. 爬取使用该技术网站时需要携带特定的cookies参数(有的是__jsl_clearance_s,有的__jsl_clearance),本项目以一 ...
- Python基础之函数:4、二分法、三元表达式、生成/推导式、匿名函数、内置函数
目录 一.算法简介之二分法 1.什么是算法 2.算法的应用场景 3.二分法 二.三元表达式 1.简介及用法 三.各种生成式 1.列表生成式 2.字典生成式 3.集合生成式 四.匿名函数 五.常见内置函 ...