elastisSearch-aggregations


运行结果

统计每个学员的总成绩




这个是索引库使用通配符


优先在本地查询

只在本地节点中查询

只在指定id的节点里面进行查询

查询指定分片的数据










参考代码ESTestAggregation.java
package com.dajiangtai.djt_spider.elasticsearch; import java.net.InetAddress;
import java.net.UnknownHostException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit; import org.codehaus.jackson.map.ObjectMapper;
import org.elasticsearch.action.bulk.BackoffPolicy;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkProcessor;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequestBuilder;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.transport.InetSocketTransportAddress;
import org.elasticsearch.common.unit.ByteSizeUnit;
import org.elasticsearch.common.unit.ByteSizeValue;
import org.elasticsearch.common.unit.TimeValue;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.Terms;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.Terms.Bucket;
import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.sum.Sum;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
/**
* Aggregation 操作
*
* @author 大讲台
*
*/
public class ESTestAggregation {
private TransportClient client; @Before
public void test0() throws UnknownHostException { // 开启client.transport.sniff功能,探测集群所有节点
Settings settings = Settings.settingsBuilder()
.put("cluster.name", "escluster")
.put("client.transport.sniff", true).build();
// on startup
// 获取TransportClient
client = TransportClient
.builder()
.settings(settings)
.build()
.addTransportAddress(
new InetSocketTransportAddress(InetAddress
.getByName("master"), 9300))
.addTransportAddress(
new InetSocketTransportAddress(InetAddress
.getByName("slave1"), 9300))
.addTransportAddress(
new InetSocketTransportAddress(InetAddress
.getByName("slave2"), 9300));
}
/**
* Aggregation 分组统计相同年龄学员个数
* @throws Exception
*/
@Test
public void test1() throws Exception {
SearchRequestBuilder builder = client.prepareSearch("djt1");
builder.setTypes("user")
.setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery())
//按年龄分组聚合统计
.addAggregation(AggregationBuilders.terms("by_age").field("age").size(0))
; SearchResponse searchResponse = builder.get();
//获取分组信息
Terms terms = searchResponse.getAggregations().get("by_age");
List<Bucket> buckets = terms.getBuckets();
for (Bucket bucket : buckets) {
System.out.println(bucket.getKey()+":"+bucket.getDocCount());
}
} /**
* Aggregation 分组统计每个学员的总成绩
* @throws Exception
*/
@Test
public void test2() throws Exception {
SearchRequestBuilder builder = client.prepareSearch("djt2");
builder.setTypes("user")
.setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery())
//按姓名分组聚合统计
.addAggregation(AggregationBuilders.terms("by_name")
.field("name")
.subAggregation(AggregationBuilders.sum("sum_score")
.field("score"))
.size(0))
;
SearchResponse searchResponse = builder.get();
//获取分组信息
Terms terms = searchResponse.getAggregations().get("by_name");
List<Bucket> buckets = terms.getBuckets();
for (Bucket bucket : buckets) {
Sum sum = bucket.getAggregations().get("sum_score");
System.out.println(bucket.getKey()+":"+sum.getValue());
}
} /**
* 支持多索引和多类型查询
* @throws Exception
*/
@Test
public void test3() throws Exception {
SearchRequestBuilder builder
= client//.prepareSearch("djt1","djt2")//可以指定多个索引库
.prepareSearch("djt*")//索引库可以使用通配符
.setTypes("user");//支持多个类型,但不支持通配符 SearchResponse searchResponse = builder.get(); SearchHits hits = searchResponse.getHits();
SearchHit[] hits2 = hits.getHits();
for (SearchHit searchHit : hits2) {
System.out.println(searchHit.getSourceAsString());
}
}
/**
* 分片查询方式
* @throws Exception
*/
@Test
public void test4() throws Exception {
SearchRequestBuilder
builder = client.prepareSearch("djt3")
.setTypes("user")
//.setPreference("_local")
//.setPreference("_only_local")
//.setPreference("_primary")
//.setPreference("_replica")
//.setPreference("_primary_first")
//.setPreference("_replica_first")
//.setPreference("_only_node:crKxtA2fRTG1UZdPN8QtaA")
//.setPreference("_prefer_node:nJL_MqcsSle6gY7iujoAlw")
.setPreference("_shards:3")
;
SearchResponse searchResponse = builder.get();
SearchHits hits = searchResponse.getHits();
SearchHit[] hits2 = hits.getHits();
for (SearchHit searchHit : hits2) {
System.out.println(searchHit.getSourceAsString());
}
}
/**
* 极速查询:通过路由插入数据(同一类别数据在一个分片)
* @throws Exception
*/
@Test
public void test5() throws Exception {
Acount acount = new Acount("13602546655","tom1","male",16);
Acount acount2 = new Acount("13602546655","tom2","male",17);
Acount acount3 = new Acount("13602546655","tom3","male",18);
Acount acount4 = new Acount("18903762536","john1","male",28);
Acount acount5 = new Acount("18903762536","john2","male",29);
Acount acount6 = new Acount("18903762536","john3","male",30);
List<Acount> list = new ArrayList<Acount>();
list.add(acount);
list.add(acount2);
list.add(acount3);
list.add(acount4);
list.add(acount5);
list.add(acount6); BulkProcessor bulkProcessor = BulkProcessor.builder(
client,
new BulkProcessor.Listener() { public void beforeBulk(long executionId, BulkRequest request) {
// TODO Auto-generated method stub
System.out.println(request.numberOfActions());
} public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request,
Throwable failure) {
// TODO Auto-generated method stub
System.out.println(failure.getMessage());
} public void afterBulk(long executionId, BulkRequest request,
BulkResponse response) {
// TODO Auto-generated method stub
System.out.println(response.hasFailures());
}
})
.setBulkActions(1000) // 每个批次的最大数量
.setBulkSize(new ByteSizeValue(1, ByteSizeUnit.GB))// 每个批次的最大字节数
.setFlushInterval(TimeValue.timeValueSeconds(5))// 每批提交时间间隔
.setConcurrentRequests(1) //设置多少个并发处理线程
//可以允许用户自定义当一个或者多个bulk请求失败后,该执行如何操作
.setBackoffPolicy(
BackoffPolicy.exponentialBackoff(TimeValue.timeValueMillis(100), 3))
.build();
for (Acount a : list) {
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); byte[] json = mapper.writeValueAsBytes(a);
bulkProcessor.add(new IndexRequest("djt3", "user")
.routing(a.getPhone().substring(0, 3))
.source(json));
} //阻塞至所有的请求线程处理完毕后,断开连接资源
bulkProcessor.awaitClose(3, TimeUnit.MINUTES);
client.close();
}
/**
* 极速查询:通过路由极速查询,也可以通过分片shards查询演示
*
* @throws Exception
*/
@Test
public void test6() throws Exception {
SearchRequestBuilder builder = client.prepareSearch("djt3")//可以指定多个索引库
.setTypes("user");//支持多个类型,但不支持通配符
builder.setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery())
.setRouting("13602546655".substring(0, 3))
//.setRouting("18903762536".substring(0, 3))
;
SearchResponse searchResponse = builder.get(); SearchHits hits = searchResponse.getHits();
SearchHit[] hits2 = hits.getHits();
for (SearchHit searchHit : hits2) {
System.out.println(searchHit.getSourceAsString());
}
}
}
elastisSearch-aggregations的更多相关文章
- hive的Query和Insert,Group by,Aggregations(聚合)操作
1.Query (1)分区查询 在查询的过程中,采用那个分区来查询是通过系统自动的决定,但是必须是在分区列上基于where子查询. SELECT page_views.* FROM page_view ...
- 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 ...
- aggregation 详解2(metrics aggregations)
概述 权值聚合类型从需要聚合的文档中取一个值(value)来计算文档的相应权值(比如该值在这些文档中的max.sum等). 用于计算的值(value)可以是文档的字段(field),也可以是脚本(sc ...
- aggregation 详解4(pipeline aggregations)
概述 管道聚合处理的对象是其它聚合的输出(桶或者桶的某些权值),而不是直接针对文档. 管道聚合的作用是为输出增加一些有用信息. 管道聚合大致分为两类: parent 此类聚合的"输入&quo ...
- aggregations 详解1(概述)
aggregation分类 aggregations —— 聚合,提供了一种基于查询条件来对数据进行分桶.计算的方法.有点类似于 SQL 中的 group by 再加一些函数方法的操作. 聚合可以嵌套 ...
- Elasticsearch aggregations API
聚合能力 Aggregation API 类似 SQL 中的 GROUP BY 语句,可以以某个字段来进行分组. Aggregation API 支持分级分组,多级的分组过程是由外到里的. Aggre ...
- Spark学习之路(十一)—— Spark SQL 聚合函数 Aggregations
一.简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入spark sql内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSess ...
- Spark 系列(十一)—— Spark SQL 聚合函数 Aggregations
一.简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入 spark sql 内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSe ...
- 使用 ElasticSearch Aggregations 进行统计分析(转)
https://blog.csdn.net/cs729298/article/details/68926969 ElasticSearch 的特点随处可见:基于 Lucene 的分布式搜索引擎,友好的 ...
- Elasticsearch系列(二)--query、filter、aggregations
本文基于ES6.4版本,我也是出于学习阶段,对学习内容做个记录,如果文中有错误,请指出. 实验数据: index:book type:novel mappings: { "mappings& ...
随机推荐
- arpg网页游戏特效播放(一)
网页游戏中的特效,主要包括:场景特效,攻击特效和UI特效三种.场景特效是在地图层上播放的特效,攻击特效主要是技能触发的一些特效,UI特效是面板上的一些特效,还有一些在人物身上播放的特效,例如脚底光圈特 ...
- 解决Android adjustresize全屏无效问题
最近在做一个即时通信的聊天页面时,页面要求要全屏显示,这个时候android:windowSoftInputMode = "adjustResize"属性就不起作用了,如果使用an ...
- Nuxt开发搭建博客系统
nuxt.js第三方插件的使用?路由的配置pages目录自动生成路由layoutsdefault.vueerror.vueVuex的使用权限篇Mysqladvice nuxt.js 追求完美,相信大家 ...
- Unity 3D的常用快捷键
Unity中的常用快捷键 本文提供全流程,中文翻译.Chinar坚持将简单的生活方式,带给世人!(拥有更好的阅读体验 -- 高分辨率用户请根据需求调整网页缩放比例) 1 Windows系统Unity3 ...
- poj-1170 (状态压缩形式下的完全背包)
#include <iostream> #include <algorithm> #include <cstring> using namespace std; ; ...
- 51Nod 1058: N的阶乘的长度(斯特林公式)
1058 N的阶乘的长度 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 0 难度:基础题 收藏 关注 输入N求N的阶乘的10进制表示的长度.例如6! = 720,长度为3. Inp ...
- python学习之-软件开发的目录规范
通常软件目录下有几个标准文件夹 软件主文件夹命名,通常都是大写(ATM_SHOPPING) ------------------------------------------------------ ...
- 在windows下制作mac os x的启动安装U盘
前几天有幸用了下Macbook pro,可在给它装win 7系统时,无知而又手贱地在windows系统下分区了:( 然后再重启就找不到Mac os x,只有win 7了.可进win 7也不正常,直接给 ...
- 来自官方的一些dbt 最佳实践
限制对原始数据的依赖性 您的项目将取决于存储在数据库中的原始数据.我们建议制作所谓的“基本模型”,以最大限度地减少对原始数据表的依赖性.在此约定中,基本模型可以具有以下职责: 仅选择与当前分析相关的字 ...
- smarty学习——编程知识
smarty 提供了丰富的api 接口可以方便我们进行操作: 1.clear_all_assign清除所有赋值 2.clear_all_cache清除所有缓存 3.clear_assign清除赋值 4 ...