1、什么是聚合分析?

  答:聚合分析,英文为Aggregation,是es除搜索功能外提供的针对es数据做统计分析的功能。特点如下所示:

    a、功能丰富,提供Bucket、Metric、Pipeline等多种分析方式,可以满足大部分的分析需求。
    b、实时性高,所有的计算结果都是即时返回的,而hadoop等大数据系统一般都是T+1级别的。

2、聚合分析的分类。为了便于理解,es将聚合分析主要分为如下4类。

  答:a、Bucket,分桶类型,类似SQL语法中的group bu语法。
    b、Metric,指标分析类型,如计算最大值,最小值,平均值等等。
    c、Pipeline,管道分析类型,基于上一级的聚合分析结果进行再分析。
    d、Matrix,矩阵分析类型。

3、Metric聚合分析的详细理解。主要分为如下两类。

  答:a、单值分析,只输出一个分析结果。min(最小值)、max(最大值)、avg(平均值)、sum(总和)、cardinality(计算数目的,类似sql中的distinct count)。
    b、多值分析,输出多个分析结果。stats(多样统计分析,可以一次性得到最小值,最大值,平均值,中值等等)、extended stats、percentile(百分位数的统计)、percentile rank、top hits(排在前面的结果列表)。

4、Metric聚合分析中单值分析的使用,如下所示:

返回数值类字段的最小值。

返回数值类字段的最大值、返回数值类字段的平均值。

返回数值字段的总和,一次返回多个聚合结果。

cardinality,意思为集合的势,或者基数,是指不同数值的个数,类似sql中的distinct count概念。

5、Metric聚合分析中多值分析的使用。如下所示:

多值分析之Stats,返回一系列数值类型的统计值,包含min、max、avg、sum和count。
多值分析之Extended Stats,对stats的扩展,包含了更多的统计数据,如方差,标准差等等。

多值分析之percentile,百分位数统计,percentiles是关键词。

多值分析之top hits,一般用于分桶后获取该桶内最匹配的顶部文档列表,即详情数据。

5、Bucket,分桶类型,类似SQL语法中的group bu语法。Bucked,意为桶,即按照一定的规则将文档分配到不同的桶中,达到分类分析的目的。按照Bucket的分桶策略,常见的Bucket聚合分析如下所示。Terms、Range、Date Range、Histogram、Date Histogram。

Bucket聚合分析之Terms,该分桶策略最简单了,直接按照term来分桶,如果是text类型,则按照分词后的结果分桶。

Bucket聚合分析之Range,通过指定数值的范围来设定分桶规则。

Bucket聚合分析之Date Range,通过指定日期的范围来设定分桶规则。

Bucket聚合分析之Histogram,直方图,以固定间隔的策略来分割数据。

Bucket聚合分析之Date Histogram,针对日期的直方图或者柱状图,是时许数据分析中常用的聚合分析类型。

6、bucket和metric聚合分析结合使用。bucket和metric聚合分析整合,Bucket聚合分析允许通过添加子分析来进一步进行分析,该子分析可以是Bucket也可以是Metric。这也使得es的聚合分析能力变得异常强大。

bucket和metric聚合分析整合,分桶后进行数据分析。

7、Pipeline聚合分析,针对聚合分析的结果再次进行聚合分析,而且支持链式调用。所有的Pipeline都会存在buckets_path关键词的。指定的是这个Pipeline聚合分析要去分析上面的哪一个聚合分析的结果。

Pipeline的分析结果会输出到原结果中,根据输出位置的不同,分为以下两类。
  a、Parent结果内嵌到现有的聚合分析结果中,Derivative(求导数)、Moving Average(移动平均)、Cumulative Sum(累计求和)。
  b、Sibling结果与现有聚合分析结果同级。Max/Min/Avg/Sum Bucket(即Max Bucket,Min Bucket,Avg Bucket,Sum Bucket),Stats/Extended Stats Bucket(Stats  Bucket,Extended Stats Bucket),Percentiles Bucket。

8、Sibling结果与现有聚合分析结果同级,下面展示的找出所有Bucket中值最小的Bucket名称和值。如果是最大、平均值、求和,将min_bucket换成max_bucket、avg_bucket、sum_bucket即可。

如果是Stats  Bucket就是对前面的结果进行多值分。

如果是Extended Stats Bucket就是对前面的结果进行多指标多值分析。

如果是Percentiles Bucket就是分析前面的聚合分析输出的结果。使用百分比进行展示。只要将min_bucket换成对应的bucket即可。

9、Parent结果内嵌到现有的聚合分析结果中,所在位置和所要分析的同一级,Derivative(求导数)、Moving Average(移动平均)、Cumulative Sum(累计求和)。

Pipeline聚合分析Parent之Derivative。计算Bucket值的导数。

Pipeline聚合分析Parent之moving_avg。计算Bucket值的移动平均值。

Pipeline聚合分析Parent之cumulative_sum。计算Bucket值的累计加和。

10、Elasticsearch聚合分析的作用范围,es聚合分析默认作用范围是query的结果集,可以通过如下的方式改变其作用范围。filer、post_filter、global。

filter为某个聚合分析设定过滤条件,从而在不更改整体query语句的情况下修改了作用范围。

post-filter作用于文档过滤,但在聚合分析后生效。

global,无视query过滤条件,基于全部文档进行分析。 在做整体和部分之间的对比的时候就可以使用global了哦。

11、Elasticsearch的排序。可以使用自带的关键数据进行排序。比如,_count文档数、_key按照key值排序。可以使用order关键词进行排序操作。

更深层次的嵌套,借用聚合分析的数值进行排序,必须接子聚合分析的结果进行排序。

再牛逼的案例,理论,都没有官网的牛逼,下面贴一下,如何去官网学习。

找到这里,自己可以巴拉巴拉,看自己需要的版本,对应的知识点。

作者:别先生

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