转 http://www.cnblogs.com/xing901022/p/4951603.html Elasticsearch的聚合主要分成两大类:metric和bucket,2.0中新增了pipeline还没有研究.本篇还是来介绍Bucket聚合中的常用聚合——date histogram.参考:官方文档 用法 Date histogram的用法与histogram差不多,只不过区间上支持了日期的表达式. { "aggs":{ "articles_over_time&qu…

Elasticsearch的聚合主要分成两大类:metric和bucket,2.0中新增了pipeline还没有研究.本篇还是来介绍Bucket聚合中的常用聚合--date histogram.参考:官方文档 用法 Date histogram的用法与histogram差不多,只不过区间上支持了日期的表达式. { "aggs":{ "articles_over_time":{ "date_histogram":{ "field"…

Elasticsearch支持最直方图聚合,它在数字字段自动创建桶,并会扫描全部文档,把文档放入相应的桶中.这个数字字段既可以是文档中的某个字段,也可以通过脚本创建得出的. 桶的筛选规则 举个例子,有一个price字段,这个字段描述了商品的价格,现在想每隔5就创建一个桶,统计每隔区间都有多少个文档(商品). 如果有一个商品的价格为32,那么它会被放入30的桶中,计算的公式如下: rem = value % interval if (rem < 0) { rem += interval } buc…

ElasticSearch 2 (37) - 信息聚合系列之内存与延时 摘要 控制内存使用与延时 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.x 内容 Fielddata 聚合使用一个叫 fielddata 的数据结构(在 Fielddata 里简单介绍).Fielddata 通常是 Elasticsearch 集群中内存消耗最大的一部分,所以理解它的工作方式十分重要. 小贴士 Fielddata 可以随意被加载到内存中,或是索引是创建并存在磁盘上的.稍后我们会在 D…

一.聚合分析简介 1. ES聚合分析是什么? 聚合分析是数据库中重要的功能特性,完成对一个查询的数据集中数据的聚合计算,如:找出某字段(或计算表达式的结果)的最大值.最小值,计算和.平均值等.ES作为搜索引擎兼数据库,同样提供了强大的聚合分析能力. 对一个数据集求最大.最小.和.平均值等指标的聚合,在ES中称为指标聚合   metric 而关系型数据库中除了有聚合函数外,还可以对查询出的数据进行分组group by,再在组上进行指标聚合.在 ES 中group by 称为分桶,桶聚合 bucke…

Elasticsearch(9) --- 聚合查询(Bucket聚合) 上一篇讲了Elasticsearch聚合查询中的Metric聚合:Elasticsearch(8) --- 聚合查询(Metric聚合) 说明 本文主要参考于Elasticsearch 官方文档 7.3版本. Bucket Aggregations 概念:Bucket 可以理解为一个桶,它会遍历文档中的内容,凡是符合某一要求的就放入一个桶中,分桶相当与 SQL 中的 group by. 这篇博客讲的桶的关键字有:Terms…

ElasticSearch 2 (34) - 信息聚合系列之多值排序 摘要 多值桶(terms.histogram 和 date_histogram)动态生成很多桶,Elasticsearch 是如何决定这些桶展示给用户的顺序呢? 默认的,桶会根据 doc_count 降序排列,这是一个好的默认行为,因为通常我们想要找到文档中与查询条件相关的最大值:售价.人口数量.频率.但有些时候我们希望能修改这个顺序,不同的桶有着不同的处理方式. 版本 elasticsearch版本: elasticsear…

ElasticSearch 2 (31) - 信息聚合系列之时间处理 摘要 如果说搜索是 Elasticsearch 里最受欢迎的功能,那么按时间创建直方图一定排在第二位.为什么需要使用时间直方图? 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.x 内容 如果说搜索是 Elasticsearch 里最受欢迎的功能,那么按时间创建直方图一定排在第二位.为什么需要使用时间直方图? 假设我们的数据都有时间戳,无论我们的数据是 Apache 日志事件,或是股票交易日期,还是棒球…

ElasticSearch 2 (30) - 信息聚合系列之条形图 摘要 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.x 内容 聚合还有一个令人激动的特性就是能够十分容易地将它们转换成图表和图形.本章中,我们会关注于各种各样的分析并反复"蹂躏"我们示例中的数据.我们也会展现聚合可以支持的不同种类的图表. 直方图(histogram)桶特别有用,它本质上是一个条形图,如果有创建报表或分析仪表盘的经验,那么我们会毫无疑问的发现里面有一些图表是条形图.直方图是根据…

以一个家电卖场中的电视销售数据为背景,来对各种品牌,各种颜色的电视的销量和销售额,进行各种各样角度的分析,首先建立电视销售的索引,然后 添加几条销售记录 PUT /tvs { "mappings": { "sales": { "properties": { "price": { "type": "long" }, "color": { "type"…