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