一、聚合查詢概述
聚合查詢是Elasticsearch中一種非常重要的查詢方式,它主要是通過分析索引中的多個數據來生成統計結果,並將這些統計結果按照指定的方式進行聚合展示。聚合查詢可以進行各種各樣的操作,例如計算最大值、最小值、平均值等等。它與傳統的排序查詢有很大的區別,能夠更加全面地滿足用戶的需求。
二、聚合查詢類型
1. Bucket 聚合
Bucket 聚合是一種將文檔分組的聚合方式,可以根據指定的字段將文檔分類,然後對分類的文檔進行各種聚合操作。Bucket 聚合有多種實現方式,包括常用的 Terms、Range、Date Histogram、Histogram 等等。
GET /sales/_search
{
"aggs": {
"sales_per_month": {
"date_histogram": {
"field": "date",
"calendar_interval": "month"
},
"aggs": {
"total_sales": {
"sum": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
2. Metric 聚合
Metric 聚合是一種對文檔數值型字段進行運算的聚合方式,可以進行多種運算,例如求最大值、最小值、平均值、總和等等。 Metric 聚合在聚合查詢中是一種非常常見、非常強大的聚合方式,它可以滿足多種聚合查詢的需求。
GET /sales/_search
{
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
3. Pipeline 聚合
Pipeline 聚合是一種將其他聚合的結果進行運算的聚合方式,可以根據其他聚合的結果來進行不同的運算,例如求佔比等等。 Pipeline 聚合可以針對某一個特定的結果集進行二次運算,以此得到更加精細的結果。
GET /sales/_search
{
"aggs": {
"sales": {
"date_range": {
"field": "date",
"ranges": [
{ "to": "now-10M/M" },
{ "from": "now-10M/M" }
]
},
"aggs": {
"sales_total": {
"sum": {
"field": "price"
}
},
"sales_bucket_sort": {
"bucket_sort": {
"sort": { "sales_total": "desc" },
"from": 0,
"size": 5
}
}
}
}
}
}
三、聚合查詢應用場景
1. 業務數據統計
聚合查詢可以根據業務需求進行靈活的統計,可以從多個角度進行數據分析,為業務數據的決策提供有力的支持。例如網站的用戶數據統計、商品銷售數據統計等等。
2. 數據可視化分析
聚合查詢可以將數據進行分類、匯總,生成可視化圖表,讓數據更加直觀、易於理解。例如將銷售數據按照時間維度進行分類,生成折線圖或柱狀圖等等。
3. 數據挖掘與分析
聚合查詢能夠靈活地對數據進行分析和挖掘,獲取數據中隱含的信息。例如在商品銷售數據中發現某一品牌的成長潛力,從而對該品牌進行重點支持。
四、總結
聚合查詢是 Elasticsearch 中非常重要的查詢方式,它可以從多個角度對數據進行分析和統計,並生成各種有用的結果。Bucket 聚合、Metric 聚合、Pipeline 聚合分別具有不同的特點,可以根據業務需求靈活應用。聚合查詢在業務數據統計、數據可視化分析以及數據挖掘和分析等方面具有廣泛應用前景。
原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hant/n/229197.html
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