8.3Solr API使用(StatsComponent聚合统计)
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
|
参数 |
含义 |
|
stats |
是否开启stats(true/false) |
|
stats.field |
添加一个字段来统计,可以有多个 |
|
stats.facet |
在给定的面返回值的子结果。 |
三、参考实例
参考实例一:查询参数
q=*:*
&stats=true
&stats.field=price
&stats.field=popularity
&rows=0
返回结果如下:
<lst name="stats">
<lst name="stats_fields">
<lst name="price">
<double name="min">0.0</double> --最小值
<double name="max">2199.0</double> --最大值
<double name="sum">5251.2699999999995</double> --总和
<long name="count">15</long> --记录数,也就是多少行记录
<long name="missing">11</long> --结果集中,有多少条记录是空值
<double name="sumOfSquares">6038619.160300001</double> --平方和(x1^2 + x2^2+xn^2)
<double name="mean">350.08466666666664</double> --平均数(x1+x2+xn)/n
<double name="stddev">547.737557906113</double> --标准差
</lst>
<lst name="popularity">
<double name="min">0.0</double>
<double name="max">10.0</double>
<double name="sum">90.0</double>
<long name="count">26</long>
<long name="missing">0</long>
<double name="sumOfSquares">628.0</double>
<double name="mean">3.4615384615384617</double>
<double name="stddev">3.5578731762756157</double>
</lst>
</lst>
</lst>
参数含义如下:
|
返回字段 |
字段含义 |
|
min |
最小值 |
|
max |
最大值 |
|
sum |
总和 |
|
count |
记录数,也就是多少行记录 |
|
missing |
结果集中,有多少条记录是空值 |
|
sumOfSquares |
平方和(x1^2 + x2^2+xn^2) |
|
mean |
平均数(x1+x2+xn)/n |
|
stddev |
标准差 |
参考实例二:查询参数如下
q=*:*
&stats=true
&stats.field=price
&stats.field=popularity
&stats.facet=inStock
&rows=0
返回结果如下所示:
<lst name="stats">
<lst name="stats_fields">
<lst name="price">
<double name="min">0.0</double>
<double name="max">2199.0</double>
<double name="sum">5251.2699999999995</double>
<long name="count">15</long>
<long name="missing">11</long>
<double name="sumOfSquares">6038619.160300001</double>
<double name="mean">350.08466666666664</double>
<double name="stddev">547.737557906113</double>
<lst name="facets">
<lst name="inStock">
<lst name="false"> --统计的是:在返回结果中inStock等于false部分,price的统计
<double name="min">11.5</double> --在inStock等于false的记录中pirce的最小值
<double name="max">649.99</double> --在inStock等于false的记录中pirce的最大值
<double name="sum">1161.39</double>--在inStock等于false的记录中pirce的总和
<long name="count">4</long> --inStock等于false的记录数
<long name="missing">0</long> --在inStock等于false的记录中pirce等于空的记录
<double name="sumOfSquares">653369.2551</double>--在inStock等于false的记录中pirce的平方和
<double name="mean">290.3475</double>--在inStock等于false的记录中pirce的平均值
<double name="stddev">324.63444676281654</double>--在inStock等于false的记录中pirce的标准差
</lst>
<lst name="true">
<double name="min">0.0</double>
<double name="max">2199.0</double>
<double name="sum">4089.879999999999</double>
<long name="count">11</long>
<long name="missing">0</long>
<double name="sumOfSquares">5385249.905200001</double>
<double name="mean">371.8072727272727</double>
<double name="stddev">621.6592938755265</double>
</lst>
</lst>
</lst>
</lst>
</lst>
温馨提示:如果统计的列不是数字类型。而是字符串,那么统计的结果中只有如下列
参考实例如下:查询参数
q=*:*
&stats=true
&stats.field=CAR_NUM
&rows=0
返回结果如下所示:
<lst name="stats">
<lst name="stats_fields">
<lst name="CAR_NUM">
<str name="min">08449</str>
<str name="max">黑ZZ6T8警</str>
<long name="count">9999999</long>
<long name="missing">0</long>
<lst name="facets"/>
</lst>
</lst>
</lst>
官方API地址:http://wiki.apache.org/solr/StatsComponent
8.3Solr API使用(StatsComponent聚合统计)的更多相关文章
- 关于MongoDB时间格式转换和时间段聚合统计的用法总结
一 . 背景需求 在日常的业务需求中,我们往往会根据时间段来统计数据.例如,统计每小时的下单量:每天的库存变化,这类信息数据对运营管理很重要. 这类数据统计依赖于各个时间维度,年月日.时分秒都有可能. ...
- Solr.NET快速入门(五)【聚合统计,分组查询】
聚合统计 属性 说明 Min 最小值 Max 最大值 Sum 总和 Count 记录数,也就是多少行记录 Missing 结果集中,有多少条记录是空值 SumOfSquares 平方和(x1^2 + ...
- MongoDB 中聚合统计计算--$SUM表达式
我们一般通过表达式$sum来计算总和.因为MongoDB的文档有数组字段,所以可以简单的将计算总和分成两种:1,统计符合条件的所有文档的某个字段的总和:2,统计每个文档的数组字段里面的各个数据值的和. ...
- 用logstash 作数据的聚合统计
用logstash 作数据的聚合统计 以spark-streaming 处理消费数据,统计日志经spark sql存储在mysql中 日志写入方式为append val wordsDataFrame ...
- 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 ...
- 小试牛刀ElasticSearch大数据聚合统计
ElasticSearch相信有不少朋友都了解,即使没有了解过它那相信对ELK也有所认识E即是ElasticSearch.ElasticSearch最开始更多用于检索,作为一搜索的集群产品简单易用绝对 ...
- pandas:聚合统计、数据分箱、分组可视化
1.聚合统计 1.1描述统计 #df.describe(),对数据的总体特征进行描述 df.groupby('team').describe() df.groupby('team').describe ...
- 百度地图API 重新生成点聚合的功能
百度点聚合用来解决加载大量点要素到地图上产生覆盖现象的问题,并提高性能. http://api.map.baidu.com/library/MarkerClusterer/1.2/docs/symbo ...
- Elasticsearch--Aggregation详细总结(聚合统计)
Elasticsearch的Aggregation功能也异常强悍. Aggregation共分为三种:Metric Aggregations.Bucket Aggregations. Pipeline ...
随机推荐
- CATransaction(参考其他博客敲)
#import "ViewController.h" @interface ViewController () @property(nonatomic,strong)CALayer ...
- @JsonProperty和@JsonAlias的区别
@JsonProperty这个注解提供了序列化和反序列化过程中该java属性所对应的名称@JsonAlias这个注解只只在反序列化时起作用,指定该java属性可以接受的更多名称 public stat ...
- .3-浅析express源码之applicaiton模块(2)-app.render
这个模块还漏了一个稍微复杂点的API,就是app.render,首先看官网的定义: app.render(view, [locals], callback) view为对应的文件名,locals为一个 ...
- XML反序列化出错,XML 文档(2, 2)中有错误
XML转换为实体类的错误处理方案 一.错误描述: XML反序列化出错,XML 文档(2, 2)中有错误 二.解决方案: 在实体类的字段要加上XmlElement属性 三.具体实现: 1.XML文档 & ...
- LINUX 下Jexus部署ASP.NET Core WebApi
服务器:LINUX ubuntu16.04 开发软件:VS2015 Update3 dotnet sdk: DotNetCore.1.0.0-VS2015Tools.Preview2 1. ...
- [转载]常用 SQL Server 规范集锦
转载者注:据说是某公司(携程)内部规范. 常见的字段类型选择 1.字符类型建议采用varchar/nvarchar数据类型 2.金额货币建议采用money数据类型 3.科学计数建议采用numeric数 ...
- Android---TextView实现图文混排一
TextView使用ImageSpan显示图片 SpannableStringBuilder spannableStringBuilder = new SpannableStringBuilder() ...
- 常系数线性递推的第n项及前n项和 (Fibonacci数列,矩阵)
(一)Fibonacci数列f[n]=f[n-1]+f[n-2],f[1]=f[2]=1的第n项的快速求法(不考虑高精度). 解法: 考虑1×2的矩阵[f[n-2],f[n-1]].根据fibon ...
- Python 多线程、多进程 (二)之 多线程、同步、通信
Python 多线程.多进程 (一)之 源码执行流程.GIL Python 多线程.多进程 (二)之 多线程.同步.通信 Python 多线程.多进程 (三)之 线程进程对比.多线程 一.python ...
- JavaScript判断变量名是否存在数组中
直接上代码: JavaScript代码: var array=[{name:"张珊",sex:"男"}]; console.log(array); if(arr ...