1. 统计指定品牌下每个颜色的销量

任何的聚合,都必须在搜索出来的结果数据中进行,搜索结果,就是聚合分析操作的scope

GET /tvs/sales/_search
{
"size": ,
"query": {
"term": {
"brand": {
"value": "小米"
}
}
},
"aggs": {
"group_by_color": {
"terms": {
"field": "color"
}
}
}
}

2. 单个品牌与所有品牌销量对比

一个聚合操作,必须在query的搜索结果范围内执行出来两个结果,一个结果,是基于query搜索结果来聚合的; 一个结果,是对所有数据执行聚合的

GET /tvs/sales/_search
{
"size": ,
"query": {
"term": {
"brand": {
"value": "长虹"
}
}
},
"aggs": {
"single_brand_avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
},
"all": {
"global": {},
"aggs": {
"all_brand_avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}

global:就是global bucket,就是将所有数据纳入聚合的scope,而不管之前的query

3. 统计价格大于1200的电视平均价格

搜索+聚合,过滤+聚合

GET /tvs/sales/_search
{
"size": ,
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"range": {
"price": {
"gte":
}
}
}
}
},
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}

4. 统计电视品牌最近一个月的销量

GET /tvs/sales/_search
{
"size": ,
"query": {
"term": {
"brand": {
"value": "长虹"
}
}
},
"aggs": {
"recent_150d": {
"filter": {
"range": {
"sold_date": {
"gte": "now-150d"
}
}
},
"aggs": {
"recent_150d_avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
},
"recent_140d": {
"filter": {
"range": {
"sold_date": {
"gte": "now-140d"
}
}
},
"aggs": {
"recent_140d_avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
},
"recent_130d": {
"filter": {
"range": {
"sold_date": {
"gte": "now-130d"
}
}
},
"aggs": {
"recent_130d_avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}

aggs.filter,针对的是聚合去做的,如果放query里面的filter,是全局的,会对所有的数据都有影响

但是,如果,比如说你要统计长虹电视最近1个月的平均值; 最近3个月的平均值; 最近6个月的平均值

bucket filter:就是对不同的bucket下的aggs,进行filter

5. 统计每个颜色的电视的销售额,按照销售额降序排序

GET /tvs/sales/_search
{
"size": ,
"aggs": {
"group_by_color": {
"terms": {
"field": "color",
"order": {
"avg_price": "asc"
}
},
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}

类似引用其他变量,本例中就是引用aggs中统计的每个颜色电视的平均价格

6. 颜色+品牌下钻分析时按最深层metric进行排序

GET /tvs/sales/_search
{
"size": ,
"aggs": {
"group_by_color": {
"terms": {
"field": "color"
},
"aggs": {
"group_by_brand": {
"terms": {
"field": "brand",
"order": {
"avg_price": "desc"
}
},
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
}
}

按照每种颜色下的每种品牌的平均价格进行降序排列

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