ElasticSearch（七）：聚合分析简介

ElasticSearch（七）：聚合分析简介

学习课程链接《Elasticsearch核心技术与实战》

什么是聚合（Aggregation）

• ElasticSearch除了搜索外，还提供了针对ElasticSearch数据进行统计分析的功能
• 通过聚合，会得到一个数据的概览，这样就可以分析和总结全套的数据，而不是仅仅能寻找单个文档
• 易用性，只需要一条语句，就可以从ElasticSearch中得到分析结果，从而避免在客户端实现分析逻辑

聚合的分类

• Bucket Aggregation：一些列满足特定条件的文档集合，其相当于SQL中的Group By
• Metric Aggregation：一些数学运算，可以对文档字段进行统计分析
  • 其相当于SQL中对于字段进行运算的函数，如Sum、Count等。它除了可以在字段上进行计算，还可以在脚本产生的结果上进行计算
  • 大多数Metric是数学计算，输出一个值，如：min/max/sum/avg/cardinality
  • 部分支持输出多个值，如：stats/percentiles/percentile_ranks
• Pipeline Aggregation：对其他的聚合结果进行二次聚合
• Matrix Aggregation：支持对多个字段的操作并提供一个结果矩阵

一些聚合分析例子

#按照目的地进行分桶统计
GET kibana_sample_data_flights/_search
{
    "size": 0,
    "aggs":{
        "flight_dest":{
            "terms":{
                "field":"DestCountry"
            }
        }
    }
}

#查看航班目的地的统计信息，增加平均，最高最低价格
GET kibana_sample_data_flights/_search
{
    "size": 0,
    "aggs":{
        "flight_dest":{
            "terms":{
                "field":"DestCountry"
            },
            "aggs":{
                "avg_price":{
                    "avg":{
                        "field":"AvgTicketPrice"
                    }
                },
                "max_price":{
                    "max":{
                        "field":"AvgTicketPrice"
                    }
                },
                "min_price":{
                    "min":{
                        "field":"AvgTicketPrice"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

#价格统计信息+天气信息
GET kibana_sample_data_flights/_search
{
    "size": 0,
    "aggs":{
        "flight_dest":{
            "terms":{
                "field":"DestCountry"
            },
            "aggs":{
                "stats_price":{
                    "stats":{
                        "field":"AvgTicketPrice"
                    }
                },
                "wather":{
                  "terms": {
                    "field": "DestWeather",
                    "size": 5
                  }
                }

            }
        }
    }
}