【教你通透ELK】 聚合和分析

鱼弦：CSDN内容合伙人、CSDN新星导师、全栈领域创作新星创作者 、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen）

Elasticsearch可以使用聚合和分析功能来从存储在索引中的数据中提取有用的信息。聚合和分析的主要原理是将数据划分为不同的桶（buckets），并对每个桶中的数据执行一系列聚合操作。以下是详细的解释：

1. 数据划分

在Elasticsearch中，可以使用不同的方式将数据划分为多个桶。例如，可以按照日期、地理位置、关键词、字段等将数据划分为不同的桶。每个桶中包含相似的数据，可以对每个桶进行聚合操作。

1. 聚合操作

在每个桶中，可以使用聚合器来执行各种聚合操作。例如，可以计算每个桶中的记录数、平均值、最大值、最小值、总和等。可以使用Elasticsearch的内置聚合器或自定义聚合器执行聚合操作。

1. 结果分析

在聚合操作完成后，可以分析结果并获取有用的信息。例如，可以使用Kibana来可视化聚合结果，或使用Elasticsearch的API查询聚合结果。可以使用聚合结果来发现趋势、识别异常、优化性能等。

聚合和分析功能可以应用于各种场景，例如：

• 日志分析和可视化

• 电子商务分析和报告

• 实时性能监控和分析

• 地理位置分析和可视化

• 数据挖掘和机器学习

以下是一些常用的Elasticsearch聚合和分析API接口：

• POST /{index}/_search：执行一个聚合查询。

• GET /{index}/_stats：获取索引的统计信息。

• POST /_aliases：创建或修改索引别名。

• GET /_cat/indices：列出所有索引。

• GET /_cat/shards：列出所有分片。

以下是一些与Elasticsearch聚合和分析相关的文献和材料链接：

• Elasticsearch官方文档：Elasticsearch Guide [8.9] | Elastic

• Elasticsearch聚合和分析教程：Aggregations | Elasticsearch Guide [8.9] | Elastic

• Elasticsearch聚合和分析API文档：Aggregations | Elasticsearch Guide [8.9] | Elastic

• Kibana可视化教程：Kibana Guide [8.9] | Elastic

• Elasticsearch聚合和分析实战：https://www.elastic.co/blog/category/analytics

以下是一个简单的Elasticsearch聚合和分析的示例实现：

1. 创建索引

首先，需要创建一个包含数据的索引。以下是一个示例索引：

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "date": { "type": "date" },
      "country": { "type": "keyword" },
      "sales": { "type": "integer" }
    }
  }
}

该索引包含了三个字段：日期、国家和销售额。

1. 添加数据

接下来，需要向索引中添加一些数据。以下是一个示例数据：

POST /my_index/_doc
{
  "date": "2021-01-01",
  "country": "USA",
  "sales": 100
}

POST /my_index/_doc
{
  "date": "2021-01-01",
  "country": "China",
  "sales": 200
}

POST /my_index/_doc
{
  "date": "2021-01-02",
  "country": "USA",
  "sales": 150
}

POST /my_index/_doc
{
  "date": "2021-01-02",
  "country": "China",
  "sales": 250
}

1. 执行聚合操作

现在，可以执行一个聚合操作来计算每个国家的总销售额。以下是一个示例聚合操作：

POST /my_index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "by_country": {
      "terms": {
        "field": "country"
      },
      "aggs": {
        "total_sales": {
          "sum": {
            "field": "sales"
          }
        }
      }
    }
  }
}

该聚合操作将数据按照国家进行分组，并计算每个国家的总销售额。

1. 分析结果

聚合操作完成后，可以分析结果并获取有用的信息。以下是聚合操作的结果：

{
  "aggregations": {
    "by_country": {
      "buckets": [
        {
          "key": "China",
          "doc_count": 2,
          "total_sales": {
            "value": 450
          }
        },
        {
          "key": "USA",
          "doc_count": 2,
          "total_sales": {
            "value": 250
          }
        }
      ]
    }
  }
}

结果显示了每个国家的总销售额。可以使用这些信息来发现趋势、识别异常、优化性能等。

以上是一个简单的Elasticsearch聚合和分析的示例实现，可根据实际需求进行修改和扩展。