ESAGG – Elasticsearch聚合分析工具

一、ESAGGER

ESAGGER是ESAGG的一個子工具,它提供了一個簡單易用的Web界面,用於分析和可視化Elasticsearch中的數據。用戶只需在Web界面中輸入Elasticsearch的URL、索引和要進行聚合分析的字段,ESAGGER就可以自動生成聚合分析圖表。

ESAGGER支持以下幾種聚合類型:

  • Terms Aggregation
  • Date Histogram Aggregation
  • Range Aggregation
  • Metrics Aggregation

下面是一個使用ESAGGER進行聚合分析的示例代碼:

POST: http://localhost:8000/api/esagger/
Headers: {'Content-Type': 'application/json'}
Body:
{
  "es_url": "http://localhost:9200/",
  "es_index": "my_index",
  "aggs": [
    {
      "name": "terms_agg",
      "type": "terms",
      "field": "my_field"
    },
    {
      "name": "date_histogram_agg",
      "type": "date_histogram",
      "field": "timestamp",
      "interval": "month"
    },
    {
      "name": "range_agg",
      "type": "range",
      "field": "my_field",
      "ranges": [
        {"from": 0, "to": 10},
        {"from": 10, "to": 20},
        {"from": 20, "to": 30},
        {"from": 30}
      ]
    },
    {
      "name": "metric_agg",
      "type": "metrics",
      "metrics": [
        {"name": "avg", "field": "my_field"},
        {"name": "sum", "field": "my_field"}
      ]
    }
  ]
}

二、ESAGGERATING

ESAGGERATING是ESAGG的另一個子工具,它提供了一個JavaScript庫,用於在Web應用程序中進行聚合分析和數據可視化。ESAGGERATING使用Elasticsearch的聚合API來聚合數據,並使用D3.js來繪製圖表。

ESAGGERATING支持以下幾種聚合類型:

  • Terms Aggregation
  • Date Histogram Aggregation
  • Range Aggregation
  • Metrics Aggregation

下面是一個使用ESAGGERATING進行聚合分析和圖表繪製的示例代碼:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <title>ESAGGERATING Example</title>
  <!--引入d3.js庫-->
  <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/d3/4.13.0/d3.min.js"></script>
  <!--引入esaggregating.js庫-->
  <script src="./esaggregating.js"></script>
</head>
<body>
  <div id="chart"></div>
  <script>
    // 創建一個ESAGGERATING實例
    var esagg = new ESAGGerating("http://localhost:9200/my_index");

    // 創建一個柱狀圖chart
    var chart = esagg.barChart("#chart");

    // 添加一個terms聚合
    chart.addTermsAgg("my_field");

    // 渲染圖表
    chart.render();
  </script>
</body>
</html>

三、ESAGG模擬器

ESAGG模擬器是ESAGG的一個子工具,用於模擬Elasticsearch的聚合API,以便測試聚合查詢。ESAGG模擬器使用Python編寫,可以通過命令行或Web界面使用。

下面是一個使用ESAGG模擬器進行模擬聚合查詢的示例代碼:

# 使用命令行工具進行模擬聚合查詢
$ esagg-simulate --query '
{
  "aggs": {
    "terms_agg": {
      "terms": {
        "field": "my_field"
      }
    }
  }
}' --data '
{
  "hits": {
    "hits": [
      {"_source": {"my_field": "abc"}},
      {"_source": {"my_field": "def"}},
      {"_source": {"my_field": "abc"}}
    ]
  }
}'

# 使用Web界面進行模擬聚合查詢,只需訪問http://localhost:8000/simulate/即可。

四、ESAGGERAT

ESAGGERAT是ESAGG的一個子工具,它提供了一個命令行工具,用於將Elasticsearch查詢和聚合分析結果轉換為CSV格式。ESAGGERAT使用Python編寫。

下面是一個使用ESAGGERAT將Elasticsearch查詢結果轉換為CSV格式的示例代碼:

# 使用命令行工具進行轉換
$ esaggerat --query '
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}' --output-file result.csv

五、ESAGGERATED

ESAGGERATED是ESAGG的一個子工具,它提供了一個Python庫,用於在Python應用程序中進行聚合分析和數據可視化。ESAGGERATED使用Elasticsearch的聚合API來聚合數據,並使用matplotlib和seaborn來繪製圖表。

ESAGGERATED支持以下幾種聚合類型:

  • Terms Aggregation
  • Date Histogram Aggregation
  • Range Aggregation
  • Metrics Aggregation

下面是一個使用ESAGGERATED進行聚合分析和圖表繪製的示例代碼:

import pandas as pd
import esaggerrated as esagg

# 連接Elasticsearch
client = esagg.connect("http://localhost:9200/my_index")

# 使用terms聚合
res = esagg.terms(client, "my_field")

# 將結果轉換為DataFrame
df = pd.DataFrame(res)

# 繪製柱狀圖
esagg.barplot(df, x="key", y="doc_count")

六、ESAGGEREYES

ESAGGEREYES是ESAGG的一個子工具,它提供了一個Python庫,用於在Python應用程序中進行聚合分析和數據可視化。與ESAGGERATED不同的是,ESAGGEREYES使用Elasticsearch的聚合API來聚合數據,並使用Altair和Vega-Lite來繪製圖表。

ESAGGEREYES支持以下幾種聚合類型:

  • Terms Aggregation
  • Date Histogram Aggregation
  • Range Aggregation
  • Metrics Aggregation

下面是一個使用ESAGGEREYES進行聚合分析和圖表繪製的示例代碼:

import pandas as pd
import esaggereyes as esagg

# 連接Elasticsearch
client = esagg.connect("http://localhost:9200/my_index")

# 使用terms聚合
res = esagg.terms(client, "my_field")

# 將結果轉換為DataFrame
df = pd.DataFrame(res)

# 繪製柱狀圖
esagg.barplot(df, x="key", y="doc_count")

七、ESAGGERATION

ESAGGERATION是ESAGG的一個子工具,用於在Elasticsearch系統中進行聚合查詢的性能測試。ESAGGERATION使用Python編寫。

下面是一個使用ESAGGERATION進行聚合查詢性能測試的示例代碼:

import esaggeration as esagg

# 連接Elasticsearch
client = esagg.connect("http://localhost:9200")

# 測試terms聚合性能
query = {
  "size": 0,
  "aggs": {
    "terms_agg": {
      "terms": {
        "field": "my_field"
      }
    }
  }
}
esagg.benchmark(client, query)

原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hant/n/246804.html

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