Elasticsearch提供了多种聚合方式,能帮助用户快速的进行信息统计与分类,本篇主要讲解下如何使用Range区间聚合. 最简单的例子,想要统计一个班级考试60分以下.60到80分.80到100分,在ES中只要一个命令就可以轻松统计.... 更多资料参考:Elasticsearch文档翻译 聚合例子 按照前言中的例子,可以执行下面的命令: { "aggs":{ "grade_ranges":{ "range":{ "field&qu

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

ElasticSearch 2 (38) - 信息聚合系列之结束与思考 摘要 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.x 内容 本小节涵盖了许多基本理论以及很多深入的技术问题.聚合给 Elasticsearch 带来了难以言喻的强大能力和灵活性.桶与度量的嵌套能力,基数与百分位数的快速估算能力,定位信息中统计异常的能力,所有的这些都在近乎实时的情况下操作的,而且全文搜索是并行的,它们改变了很多组织和企业的游戏规则. 事情通常是一旦我们开始使用它,我们就能找到很多其

ElasticSearch 2 (36) - 信息聚合系列之显著项 摘要 significant_terms(SigTerms)聚合与其他聚合都不相同.目前为止我们看到的所有聚合在本质上都是简单的数学计算.将不同这些构造块相互组合在一起,我们可以创建复杂的聚合以及数据报表. 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.x 内容 significant_terms(SigTerms)聚合与其他聚合都不相同.目前为止我们看到的所有聚合在本质上都是简单的数学计算.将不同这些

ElasticSearch 2 (35) - 信息聚合系列之近似聚合 摘要 如果所有的数据都在一台机器上,那么生活会容易许多,CS201 课商教的经典算法就足够应付这些问题.但如果所有的数据都在一台机器上,那么就不需要像 Elasticsearch 这样的分布式软件了.不过一旦我们开始分布式数据存储,算法的选择就需务必小心. 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.x 内容 如果所有的数据都在一台机器上,那么生活会容易许多,CS201 课商教的经典算法就足够应付这

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 (33) - 信息聚合系列之聚合过滤 摘要 聚合范围限定还有一个自然的扩展就是过滤.因为聚合是在查询结果范围内操作的,任何可以适用于查询的过滤器也可以应用在聚合上. 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.x 内容 聚合范围限定还有一个自然的扩展就是过滤.因为聚合是在查询结果范围内操作的,任何可以适用于查询的过滤器也可以应用在聚合上. Filtered 查询(Filtered Query) 如果我们想找到售价在 $10,000 美元

ElasticSearch 2 (32) - 信息聚合系列之范围限定 摘要 到目前为止我们看到的所有聚合的例子都省略了搜索请求,完整的请求就是聚合本身. 聚合与搜索请求同时执行,但是我们需要理解一个新概念:范围.默认情况下,聚合与查询是对同一范围进行操作的,也就是说,聚合是基于我们查询匹配的文档集合进行计算的. 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.x 内容 到目前为止我们看到的所有聚合的例子都省略了搜索请求,完整的请求就是聚合本身. 聚合与搜索请求同时执行,但

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

ElasticSearch 2 (29) - 信息聚合系列之测试驱动 摘要 我们可以用以下几页定义不同的聚合和它们的语法,但学习聚合的最佳途径就是用实例来说明.一旦我们获得了聚合的思想,以及如何合理地嵌套使用它们,那么语法就变得不那么重要. 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.x 内容 我们可以用以下几页定义不同的聚合和它们的语法,但学习聚合的最佳途径就是用实例来说明.一旦我们获得了聚合的思想,以及如何合理地嵌套使用它们,那么语法就变得不那么重要. 注意 聚合

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

ElasticSearch 2 (27) - 信息聚合系列之故事开始 摘要 到目前为止,本书都在着重介绍搜索.对于搜索,我们有查询条件以及与查找到与条件匹配的集合.这个过程就和如大海捞针一样. 对于聚合,我们站在远处总观数据.与查看单个文档不同,我们想要对数据集合进行整体的分析和总结. 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.x 内容 到目前为止,本书都在着重介绍搜索.对于搜索,我们有查询条件以及与查找到与条件匹配的集合.这个过程就和如大海捞针一样. 对于聚合,我

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

1.terms分组查询 //分组聚合 @Test public void test40() throws UnknownHostException{ //1.指定es集群 cluster.name 是固定的key值,my-application是ES集群的名称 Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-application").build(); //2.创建访问ES服务器的客户端

第一个分析需求:计算每个tag下的商品数量 GET /ecommerce/product/_search { "aggs": { "group_by_tags": { "terms": { "field": "tags" } } } } 将文本field的fielddata属性设置为true PUT /ecommerce/_mapping/product { "properties":

一. 搜索1.DSL搜索 全部数据没有任何条件 GET /shop/goods/_search { "query": { "match_all": {} } } 查询名称包含 xxx 的商品,同时按照价格降序排序 GET /shop/goods/_search { "query" : { "match" : { "name" : "xxx" } }, "sort":

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

ES 常见查询 (1)根据ID 进行单个查询 GetResponse response = client.prepareGet("accounts", "person", "1").setOperationThreaded(false).get(); 相对于sql 的 select * from accounts.person  where id=1 ; (2)分页查询所有记录 QueryBuilder qb=new MatchAllQueryB

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

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"