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的共同点(兴趣爱好)是什么: GET .monitoring-es-6-2018.08.16/_search{ "aggs": { "all_interests": { "terms": { "field": "sour…

1. 当根据一个类型为text的字段idc进行聚合操作时,查询语句如下: { "aggs": { "top_10_states": { "terms": { "field": "idc" } } } } 会报错: "Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [idc] in order to loa…

数据准备: PUT /shop { "settings": { "number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 2 } } PUT /shop/_mapping/goods { "properties": { "brand": { "type": "keyword" }, "price": { "…

之前已将spring boot原生方式介绍了,接下将结介绍的是Elasticsearch聚合操作.聚合操作一般来说是解决一下复杂的业务,比如mysql中的求和和分组,由于博主踩的坑比较多,所以博客可能更多的会介绍这些坑. 一.application.properties配置文件 ##端口号 server.port=8880 ##es地址 spring.data.elasticsearch.cluster-nodes =127.0.0.1:9300 二.创建一个Bean层 import org.s…

聚合用于分析查询结果集的统计指标,我们以观看日志分析为例,介绍各种常用的ElasticSearch聚合操作. 目录: 查询用户观看视频数和观看时长 聚合分页器 查询视频uv 单个视频uv 批量查询视频uv Having查询 根据 count 进行过滤 根据其它指标进行过滤 首先展示一下我们要分析的文档结构: { "video_id": 1289643545120062253, // 视频id "video_uid": 3931482202390368051, //…

ES几种常见的聚合操作 普通聚合 POST /product/_search { "size": 0, "aggs": { "agg_city": { "terms": { "field": "departureCitys" //字段 } } } } 父子结构的索引的聚合 POST product/_search { "size": 0, "aggs&quo…

    前面大概了解了一下elasticsearch的数据存储和数据的查询.现在学习一下,es的复杂操作.     官网相关文档地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/7.x/java-docs-delete-by-query.html     spring boot提供的Elasticsearch 的Data查询:https://docs.spring.io/spring-data/elasticsear…

ES的聚合: Metrics 简单的对过滤出来的数据集进行avg,max等操作,是一个单一的数值. bucket 可以理解为将过滤出来的数据集按条件分成多个小数据集,然后Metrics会分别作用在这些小数据集上 metric很像SQL中的avg.max.min等方法,而bucket就有点类似group by 导入数据汽车销售数据: curl -XPOST http://hadoop01:9200/cars/transactions/_bulk -d '{ "index": {}}{ &…

前言 说完了ES的索引与检索,接着再介绍一个ES高级功能API – 聚合(Aggregations),聚合功能为ES注入了统计分析的血统,使用户在面对大数据提取统计指标时变得游刃有余.同样的工作,你在Hadoop中可能需要写mapreduce或Hive,在mongo中你必须得用大段的mapreduce脚本,而在ES中仅仅调用一个API就能实现了. 开始之前,提醒老司机们注意,ES原有的聚合功能Facets在新版本中将被正式被移除,抓紧时间用Aggregations替换Facets吧.Facets…

一.简单聚合 桶 :简单来说就是满足特定条件的文档的集合. 指标:大多数 指标 是简单的数学运算(例如最小值.平均值.最大值,还有汇总),这些是通过文档的值来计算. 桶能让我们划分文档到有意义的集合, 但是最终我们需要的是对这些桶内的文档进行一些指标的计算.分桶是一种达到目的的手段:它提供了一种给文档分组的方法来让我们可以计算感兴趣的指标.在实践中,指标能让你计算像平均薪资.最高出售价格.95%的查询延迟这样的数据. 例如,桶和指标可以类似映射成SQL查询语句 SELECT COUNT(colo…