Elasticsearch学习之深入聚合分析一---基本概念

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Elasticsearch学习之深入聚合分析一---基本概念

首先明白两个核心概念:bucket和metric 1. bucket:一个数据分组 city name 北京小李北京小王上海小张上海小丽上海小陈基于city划分buckets,划分出来两个bucket,一个是北京bucket,一个是上海bucket 北京bucket:包含了2个人,小李,小王上海bucket:包含了3个人,小张,小丽,小陈按照某个字段进行bucket划分,那个字段的值相同的那些数据,就会被划分到一个bucket中,有一些mysql的sql知识的话,聚合,首先…

Elasticsearch学习之深入聚合分析四---案例实战

1. 需求:比如有一个网站,记录下了每次请求的访问的耗时,需要统计tp50,tp90,tp99 tp50:50%的请求的耗时最长在多长时间tp90:90%的请求的耗时最长在多长时间tp99:99%的请求的耗时最长在多长时间 PUT /website { "mappings": { "logs": { "properties": { "latency": { "type": "long"…

Elasticsearch学习之深入聚合分析三---案例实战

1. 统计指定品牌下每个颜色的销量任何的聚合,都必须在搜索出来的结果数据中进行,搜索结果,就是聚合分析操作的scope GET /tvs/sales/_search { , "query": { "term": { "brand": { "value": "小米" } } }, "aggs": { "group_by_color": { "terms&qu…

Elasticsearch学习之深入聚合分析二---案例实战

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"…

Elasticsearch学习之深入聚合分析五---案例实战

1. fielddata核心原理 fielddata加载到内存的过程是lazy加载的,对一个analzyed field执行聚合时,才会加载,而且是field-level加载的,一个index的一个field,所有doc都会被加载,而不是少数doc,不是index-time创建,是query-time创建 2. fielddata内存限制 indices.fielddata.cache.size: 20%,超出限制,清除内存已有fielddata数据,fielddata占用的内存超出了这个比例的…

ElasticSearch 2 (28) - 信息聚合系列之高层概念

ElasticSearch 2 (28) - 信息聚合系列之高层概念摘要和查询表达式(query DSL)一样,聚合也有一种可编辑的语法:可以根据我们的需要混合以及匹配使用独立的功能单元.这也就是说我们只要学习很少的基本概念,就能将它们进行无限组合,从而实现不同的功能. 要掌握聚合,只需要理解下面两个主要概念: 桶(Buckets) 满足某个条件的文档集合度量(Metrics) 对于某个桶的文档计算出的统计信息就这么多!每个聚合不过是一个或多个桶以及零个或多个度量的组合.粗暴的翻译成 S…

ElasticStack学习（八）：ElasticSearch索引模板与聚合分析初探

一.Index Template与Dynamic Template的概念 1.Index Template:它是用来根据提前设定的Mappings和Settings,并按照一定的规则,自动匹配到新创建的索引上. 1)模板仅是一个索引被创建时才会起作用,修改模板并不会影响已创建的索引: 2)可以设定多个索引模板,这些设置会被merge在一起: 3)通过指定order的数值,控制merge的过程: 2.Index Template的工作方式如下: 当一个索引被创建时,会执行如下操作: 1)应用Ela…