Elasticsearch学习之深入聚合分析一---基本概念

首先明白两个核心概念：bucket和metric

1. bucket：一个数据分组

 city name

 北京 小李
 北京 小王
 上海 小张
 上海 小丽
 上海 小陈

基于city划分buckets，划分出来两个bucket，一个是北京bucket，一个是上海bucket

北京bucket：包含了2个人，小李，小王
上海bucket：包含了3个人，小张，小丽，小陈

　　按照某个字段进行bucket划分，那个字段的值相同的那些数据，就会被划分到一个bucket中，有一些mysql的sql知识的话，聚合，首先第一步就是分组，对每个组内的数据进行聚合分析，分组，就是我们的bucket

2. metric：对一个数据分组执行的统计

　　当我们有了一堆bucket之后，就可以对每个bucket中的数据进行聚合分词了，比如说计算一个bucket内所有数据的数量，或者计算一个bucket内所有数据的平均值，最大值，最小值，metric，就是对一个bucket执行的某种聚合分析的操作，比如说求平均值，求最大值，求最小值

举例如下：

select count(*)
from access_log
group by user_id

bucket：group by user_id --> 那些user_id相同的数据，就会被划分到一个bucket中
metric：count(*)，对每个user_id bucket中所有的数据，计算一个数量