测试样例数据{ "size" : 0, "query" : { "bool" : { "must" : { "bool" : { "must" : { "bool" : { "must" : { "match" : { "cankwxzwtm" : { "query" : "丹参

es 对于text类型其实是分词存储的,但是有时候在聚合的时候,会发现这种情况下,会把字段分词后进行聚合.例如(1)A,B  (2)B,C   然后聚合后B就是2个,A和C各一个. 这需要看业务需求了,如果确实需要这样的,就完美契合了,如果不希望这样分词起来再聚合,就是需要进行设置字段keyword,因为keyword是不会被分词的.

ES之五:ElasticSearch聚合 前言 说完了ES的索引与检索,接着再介绍一个ES高级功能API – 聚合(Aggregations),聚合功能为ES注入了统计分析的血统,使用户在面对大数据提取统计指标时变得游刃有余.同样的工作,你在Hadoop中可能需要写mapreduce或Hive,在mongo中你必须得用大段的mapreduce脚本,而在ES中仅仅调用一个API就能实现了. 开始之前,提醒老司机们注意,ES原有的聚合功能Facets在新版本中将被正式被移除,抓紧时间用Aggrega

问题描述: 在开发过程中,项目的主键生成器是SnowFlake,其生成的long主键是28位, 但是js中Long的最大值:https://blog.csdn.net/sunmerZeal/article/details/80844843 是26位, 所以当18位的long主键往前台传时,就导致了精度缺失,再往后传id进行更新或删除操作时,id就匹配不到位. 解决过程: 解决思路1: 首先想的是将后台主键由long类型改为String类型,组里几位小伙伴讨论后,有经验的大牛给出建议说,mysql

left,right是两个String类型的字符串,myres是一个double类型的变量. 如果我们用下面的语句把left,right先转换为double后直接加法的话,如果作3.3乘3之类的运算(被乘数是奇数会出问题),会变成9.8888888889,而不是我们想要的9.9,这就是精度缺失. myres=Double.valueOf(left)+Double.valueOf(right); 解决方法: double lt=Double.parseDouble(left); double rt

目录 1. 背景 2. 前置条件 2.1 创建索引 2.2 准备数据 3. 各种聚合 3.1 统计人数最多的2个省 3.1.1 dsl 3.1.2 运行结果 3.2 统计人数最少的2个省 3.2.1 dsl 3.2.2 运行结果 3.3 根据字段值排序-根据年龄聚合,返回年龄最小的2个聚合 3.3.1 dsl 3.3.2 运行结果 3.4 子聚合排序-先根据省聚合,然后根据每个聚合后的最小年龄排序 3.4.1 dsl 3.4.2 运行结果 3.5 脚本聚合-根据省聚合,如果地址中有黄冈市则需要出

使用Multipath进行多链路聚合并对聚合后的设备固定命名 1.启用Multipath: (1)启动multipathd服务 #service multipathd start 或者 #/etc/init.d/multipathd start (2)修改multipath配置文件/etc/multipath.conf: a 默认情况下所以的设备都在multipath的黑名单中,所以即使启动了multipathd服务并加在了内核模块,multipath也不会对链路进行聚合,找到下面的3行并注释掉

聚合用于分析查询结果集的统计指标,我们以观看日志分析为例,介绍各种常用的ElasticSearch聚合操作. 目录: 查询用户观看视频数和观看时长 聚合分页器 查询视频uv 单个视频uv 批量查询视频uv Having查询 根据 count 进行过滤 根据其它指标进行过滤 首先展示一下我们要分析的文档结构: { "video_id": 1289643545120062253, // 视频id "video_uid": 3931482202390368051, //

注意: es版本至少6.1以上 语句: GET 76/sessions/_search { "size": 0, "query": { "bool": { "must": [ { "term": { "sid": { "value": "76e14832" } } }, { "range": { "v_ymd"

在测试Elasticsearch聚合的时候报了一个错误.具体如下: GET /megacorp/employee/_search { "aggs": { "all_interests": { "terms": { "field": "interests" } } } } 报错信息 { "error": { "root_cause": [ { "type&qu

分析 Elasticsearch有一个功能叫做聚合(aggregations),它允许你在数据上生成复杂的分析统计.它很像SQL中的GROUP BY但是功能更强大. 举个例子,让我们找到所有职员中最大的共同点(兴趣爱好)是什么: GET .monitoring-es-6-2018.08.16/_search{ "aggs": { "all_interests": { "terms": { "field": "sour

使用 https://github.com/taowen/es-monitor 可以用 SQL 进行 elasticsearch 的查询.有的时候分桶聚合之后会产生很多的桶,我们只对其中部分的桶关心.最简单的办法就是排序之后然后取前几位的结果. ORDER BY _term SQL $ cat EOF {", "ipo_year": } {", "ipo_year": } Elasticsearch { "aggs": { &

终于把这些命令全敲了一遍,话说ELK技术栈L和K我今天花了一下午全部搞定,学完后还都是花式玩那种...E却学了四天(当然主要是因为之前上班一直没时间学,还有安装服务时出现的各种error真是让我扎心了,这绝对是我学编程以来针对某个特定技术花的时间最长的一次学习). #删除school索引DELETE /school#静态映射#format日期格式默认:strict_date_optional_time||epoch_millisPUT /school{"settings": {&quo

聚合的范围是search query过滤出的数据 四种聚合类型: 一.Bucketing 桶聚合,常规的分类然后计算每个分类的文档数量 二.Metric 分类并对一组文档进行sum.avg等数学运算 三.Matrix 可在多个字段上计算,生成矩阵结果 四.Pipeline 对聚合的结果再次聚合 Pipeline aggregations 会在所有的聚类执行完毕之后才执行 聚合语句的结构 "aggs" : { "<aggregation_name>" :

Elasticsearch是一款提供检索以及相关度排序的开源框架,同时,也支持对存储的文档进行复杂的统计--聚合. 前言 ES中的聚合被分为两大类:Metric度量和bucket桶(原谅我英语差,找不到合适的词语.....就用单词来说吧!).说的通俗点,metric很像SQL中的avg.max.min等方法,而bucket就有点类似group by了. 本篇就简单的介绍一下metric聚合的用法. metric的聚合按照值的返回类型可以分为两种:单值聚合 和 多值聚合. 单值聚合 Sum 求和

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"

前言 说完了ES的索引与检索,接着再介绍一个ES高级功能API – 聚合(Aggregations),聚合功能为ES注入了统计分析的血统,使用户在面对大数据提取统计指标时变得游刃有余.同样的工作,你在Hadoop中可能需要写mapreduce或Hive,在mongo中你必须得用大段的mapreduce脚本,而在ES中仅仅调用一个API就能实现了. 开始之前,提醒老司机们注意,ES原有的聚合功能Facets在新版本中将被正式被移除,抓紧时间用Aggregations替换Facets吧.Facets

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

一.简单聚合 桶 :简单来说就是满足特定条件的文档的集合. 指标:大多数 指标 是简单的数学运算(例如最小值.平均值.最大值,还有汇总),这些是通过文档的值来计算. 桶能让我们划分文档到有意义的集合, 但是最终我们需要的是对这些桶内的文档进行一些指标的计算.分桶是一种达到目的的手段:它提供了一种给文档分组的方法来让我们可以计算感兴趣的指标.在实践中,指标能让你计算像平均薪资.最高出售价格.95%的查询延迟这样的数据. 例如,桶和指标可以类似映射成SQL查询语句 SELECT COUNT(colo

限制内存使用 通常为了让聚合(或者任何需要访问字段值的请求)能够快点,访问fielddata一定会快点, 这就是为什么加载到内存的原因.但是加载太多的数据到内存会导致垃圾回收(gc)缓慢, 因为JVM试着发现堆里面的额外空间,甚至导致OutOfMemory异常. 最让你吃惊的是,你会发现Elaticsearch不是只把符合你的查询的值加载到fielddata. 而是把index里的所document都加载到内存,甚至是不同的 _type 的document. 逻辑是这样的,如果你在这个查询需要访