聚合分析的格式:"aggregations" : {
    "<aggregation_name>" : {
        "<aggregation_type>" : {
            <aggregation_body>
        }
        [,"meta" : {  [<meta_data_body>] } ]?            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-22 08:25:35
                            
                                106阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            总结Elasticsearch三种聚合 Metrics Aggregations、Bucket Aggregations、Pipeline Aggregations中的常用聚合。Metrics Aggregations 度量聚合如Count、Sum、Min、Max、Avg、Count(Distinct)就是度量。Bucket Aggregations 分桶聚合如 Group by country,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-20 10:46:12
                            
                                58阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            Elasticsearch分组集合一、分组聚合操作开启fielddata属性1.在ElasticSearch中默认fielddata默认是false的,因为开启Text的fielddata后对内存的占用很高如果进行聚合查询时候就需要开启 fielddata 属性,如下:PUT /leafproduct/_mapping/product
{
  "properties": {
    "tags":            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-27 09:17:23
                            
                                225阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
             一,最终实现:查询条件及查询结果如下图所示需要实现:分组,求和,聚合后排序,总计,分页二, 需求分析:关于分组维度es数据主键为:日期(年月日)+采购组织+采购组+门店统计维度:可根据是否选择门店,按日或按月统计可分为四种情况日+采购组织+采购组;采购组织+采购组;日+采购组织+采购组+门店;月+采购组织+采购组+门店;按正常es多条件分组求和处理方式很麻烦,可参考网上写法。可以转变思            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-24 11:27:11
                            
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            简介 ElasticSearch 是基于Lucene的一个搜索引擎,在大数据业务中用处极其广泛。一般在生产中我们一般采用ES+Hbase来处理实际数据查询以应对大数量、高频率查询的场景。在一些企业制定化需求中有很多特殊的场景,需要我们去聚合数据来满足业务需求,如sum、avg、value_count、max、min等指标聚合,terms、histogram、date_histogram、range            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-23 07:37:32
                            
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            ES聚合查询主要又三种模式,分别是分桶聚合(Bucket aggregations)、指标聚合(Metrics aggregations)、管道聚合(Pipeline aggregations),三种模式处理的业务场景不同,下面开始简要分析下.1、分桶聚合(Bucket aggregations)分桶聚合类似与关系型数据库的Group By查询,按照指定的条件,进行分组统计.下面用一张网络图(来自            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            聚合查询概念聚合(aggs)不同于普通查询,是目前学到的第二种大的查询分类,第一种即“query”,因此在代码中的第一层嵌套由“query”变为了“aggs”。用于进行聚合的字段必须是exact value,分词字段不可进行聚合,对于text字段如果需要使用聚合,需要开启fielddata,但是通常不建议,因为fielddata是将聚合使用的数据结构由磁盘(doc_values)变为了堆内存(fi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在我们的工作中,很多时候需要对 Elasticsearch (ES) 中某个字段的值进行聚合操作,比如求和。本文将会对如何在 Java 中使用 Elasticsearch 实现聚合求和进行详细阐述。接下来,我们将以轻松的口吻来探讨一下相关的过程,这里会涉及到协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、多协议对比及扩展阅读。
## 协议背景
在开始之前,让我们了解一下 Elasticsearch 的            
                
         
            
            
            
            # 如何实现Java ES聚合求和
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
    [*] --> 开始
    开始 --> 获取数据
    获取数据 --> 聚合求和
    聚合求和 --> 结束
    结束 --> [*]
```
## 步骤表格
| 步骤       | 详细说明              |
|------------|--------            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在文章开始之前,想抛出几个问题,虽然我们经常用Excel,但好像真没有系统的了解过Excel。什么是Excel?本质是一款电子表格软件,该软件是由一系列和行组成的,形成一个个网格,一个网格就是一个单元格,单元格可以存储文本,数字,公式等元素。Excel可以干什么?数据的存储工作生活中,很多没有经过处理的原始记录,这些记录,资料缺乏组织分类,无法明确的表达事物的意义,数据如果都是分散的,孤立的,就必            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            要使用Elasticsearch进行分组聚合统计,可以使用聚合(aggregation)功能。聚合操作允许您根据指定的条件对文档进行分组,并计算每个分组的聚合结果。针对普通类型的字段,DSL构建语法:{
  "aggs": {
    "agg_name": {
      "agg_type": {
        "agg_parameters"
      }
    },
    "agg            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Java ES聚合分组:深入理解数据处理中的聚合与分组
## 引言
在数据分析和处理的过程中,聚合与分组是不可或缺的技术。无论是在数据库操作中还是在大数据处理框架中,这种操作都能让我们有效地提取出有价值的信息。本文将专注于Java 与 Elasticsearch(简称 ES)结合使用中,如何进行数据的聚合与分组,并通过具体的代码示例和图示加强理解。
## Elasticsearch概述            
                
         
            
            
            
            1、查询结构{
     "query": {…},
     "aggs": {
         "aggregation_name": {
             "aggregation_type": {
                 ...
             }
         }
     }
 }其中的aggs为aggregations缩写形式,两种都可以。聚合的数量            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一 ElasticSearch文档分值_score计算底层原理1.1 第一步 boolean model根据用户的query条件,先过滤出包含指定term的docquery "hello world" -->  hello / world / hello & world
bool --> must/must not/should --> 过滤 --> 包含 / 不            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在进行大数据分析时,我们会经常使用数据表格来展示数据。数据表格可以用来展示原始的数据。这是数据可以来自于 source。在很多的时候,我们更希望这些数据是一些聚合的数据表格,比如如下的数据表格:在 Kibana 中,我们很容易通过可视化工具生成我们所需要的表格。我们可以参考我之前的文章 “在 Kibana 中的四种表格制作方式”。在今天的文章中,我将介绍如何使用 Elasticsearch API            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言ES统计分析概念ES中的聚合查询,类似SQL的SUM/AVG/COUNT/GROUP BY分组查询,主要用于统计分析场景。 下面先介绍ES聚合查询的核心流程和核心概念。1、 ES聚合查询流程ES聚合查询类似SQL的GROUP by,一般统计分析主要分为两个步骤:分组 组内聚合 对查询的数据首先进行一轮分组,可以设置分组条件,例如:新生入学,把所有的学生按专业分班,这个分班的过程就是对学生进行了            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            原本数据存放在mysql中,项目需求是从mysql中查出来计算推送给前端;但是随着数据量增大,我们的查询语句也复杂,性能会明显下降。所以就考虑干脆存放到elasticsearch中,查询计算都方便;于是去和公司专门负责es平台服务的人对接,负责人说elasticsearch5.x在连接集群方面对tcp支持不如http性能好,我没研究过两种方式的性能,所以不好下结论,但是人家推荐我使用http的方            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            由于笔者在实际项目仅仅将ES用作索引数据库,并没有深入研究过ES的搜索功能。而且鉴于笔者的搜索引擎知识有限,本文将仅仅介绍ES简单(非全文)的查询API。笔者原本打算在本文中介绍聚合API的内容,但是写着写着发现文章有点过长,不便于阅读,故将聚合API的内容移至下一篇博客中。引言单单介绍理论和API是乏味和低效率的,本文将结合一个实际的例子来介绍这些API。下表是本文数据表的表结构,表名(type            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            聚合(Aggregation)概念Bucket  Aggregation, 桶聚合,即将稳定按照特定列的值分到不同桶中Metric Aggregation, 度量聚合,对文档数据的聚合结果进行运算,类似SQL中的聚合函数(比如 max min avg 等)Pipeline Aggregation,管道聚合,对聚合结果进行二次聚合Matrix Aggreagation,矩阵聚合,提供对多个字段聚合操            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录1、数据聚合1、Bucket聚合 2、Metric聚合 3、RestClient操作2、自动补全 completion suggester查询 3、数据同步4、es集群 ES集群的脑裂 ES集群的分布式存储 ES集群的故障转移 1、数据聚合聚合可以实现对文档数据的统计、分析、运算。聚合常见的有三类:桶(Bucket            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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