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[Elasticsearch] 7-elasticsearch分析不等于group by

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发表于 2018-12-8 17:38:26 | 显示全部楼层 |阅读模式
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http://www.sufeinet.com/thread-24643-1-1.html



7-elasticsearch分析不等于group by


分析编辑
终于到了最后一个业务需求:支持管理者对雇员目录做分析。 Elasticsearch 有一个功能叫聚合(aggregations),允许我们基于数据生成一些精细的分析结果。聚合与 SQL 中的 GROUP BY 类似但更强大。

举个例子,挖掘出雇员中最受欢迎的兴趣爱好:

[Shell] 纯文本查看 复制代码
GET /megacorp/employee/_search
{
  "aggs": {
    "all_interests": {
      "terms": { "field": "interests" }
    }
  }
}

暂时忽略掉语法,直接看看结果:

[Shell] 纯文本查看 复制代码
{
   ...
   "hits": { ... },
   "aggregations": {
      "all_interests": {
         "buckets": [
            {
               "key":       "music",
               "doc_count": 2
            },
            {
               "key":       "forestry",
               "doc_count": 1
            },
            {
               "key":       "sports",
               "doc_count": 1
            }
         ]
      }
   }
}


可以看到,两位员工对音乐感兴趣,一位对林地感兴趣,一位对运动感兴趣。这些聚合并非预先统计,而是从匹配当前查询的文档中即时生成。如果想知道叫 Smith 的雇员中最受欢迎的兴趣爱好,可以直接添加适当的查询来组合查询:
[Shell] 纯文本查看 复制代码
GET /megacorp/employee/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "last_name": "smith"
    }
  },
  "aggs": {
    "all_interests": {
      "terms": {
        "field": "interests"
      }
    }
  }
}

all_interests 聚合已经变为只包含匹配查询的文档:
[Shell] 纯文本查看 复制代码
  ...
  "all_interests": {
     "buckets": [
        {
           "key": "music",
           "doc_count": 2
        },
        {
           "key": "sports",
           "doc_count": 1
        }
     ]
  }

聚合还支持分级汇总 。比如,查询特定兴趣爱好员工的平均年龄:
[Shell] 纯文本查看 复制代码
GET /megacorp/employee/_search
{
    "aggs" : {
        "all_interests" : {
            "terms" : { "field" : "interests" },
            "aggs" : {
                "avg_age" : {
                    "avg" : { "field" : "age" }
                }
            }
        }
    }
}


[Shell] 纯文本查看 复制代码
得到的聚合结果有点儿复杂,但理解起来还是很简单的:


[Shell] 纯文本查看 复制代码
 ...
  "all_interests": {
     "buckets": [
        {
           "key": "music",
           "doc_count": 2,
           "avg_age": {
              "value": 28.5
           }
        },
        {
           "key": "forestry",
           "doc_count": 1,
           "avg_age": {
              "value": 35
           }
        },
        {
           "key": "sports",
           "doc_count": 1,
           "avg_age": {
              "value": 25
           }
        }
     ]
  }

输出基本是第一次聚合的加强版。依然有一个兴趣及数量的列表,只不过每个兴趣都有了一个附加的 avg_age 属性,代表有这个兴趣爱好的所有员工的平均年龄。

即使现在不太理解这些语法也没有关系,依然很容易了解到复杂聚合及分组通过 Elasticsearch 特性实现得很完美。可提取的数据类型毫无限制。



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发表于 2018-12-8 18:07:04 | 显示全部楼层
刚好正想学习这块呢,收藏了
发表于 2018-12-8 18:45:24 | 显示全部楼层
我只是路过打酱油的。
发表于 2018-12-9 18:09:56 | 显示全部楼层
激动人心,无法言表!
发表于 2018-12-9 18:53:14 | 显示全部楼层
楼主加油,我们都看好你哦。
发表于 2018-12-9 19:35:56 | 显示全部楼层
强烈支持楼主ing……
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