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（解释：结果集类似于“关系型数据库”里的表）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而在关系型数据库...
原创
2021-06-21 18:14:14
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目录：一、基本概念二、数据生成 maven Java代码三、查询方法 3.1 求平均值，最大值，最小值，和，计数，统计 3.2 百分
原创
2022-12-28 15:04:49
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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
原创
2021-12-22 09:27:46
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Elasticserch在新版本中支持聚合操作，而聚合操作也可以嵌套使用，方法如下：curl -XGET 10.4.44.19:9200/test/test/_search?pretty -d '{ "aggs":{ "color_type_max":{ "terms"...
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2015-08-06 17:29:00
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curl -XGET 'http://localhost:9200/alias-product/product/_search?pretty' -d '{"size" : 0, "query" : { "function_score" : { "query" : {
原创
2017-03-19 00:36:38
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按照某个字段的范围进行聚合，from提供区间下界（包括），to提供区间上界（不包括）桶聚合：将文档分成不同的桶，桶的划分可
聚合分析，英文为Aggregation，是es除搜索功能外提供的针对es数据做统计分析的功能
原创
2022-12-14 20:10:37
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聚合分析简介聚合分析：英文为Aggregation，是es除搜索功能外提供的针对es数据做统计分析的功能。功能丰富，提供Bucket、Metric、Pipeline等多种分析方式，可以满足大部分的分析需求。实时性高，所有的计算结果都是即时返回的，而hadoop等大数据系统一般都是T+1级别的。聚合框架有助于根据搜索查询提供聚合数据。聚合查询是数据库中重要的功能特性，ES作为搜索引擎兼数据库，同样提
原创
2022-10-14 16:34:01
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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...
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2015-11-12 22:14:00
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此处简单记录一下`bucket`聚合下的`terms`聚合。记录一下`terms`聚合的各种用法，以及各种注意事项，防止以后忘记。
原创
2022-11-13 18:14:44
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Elasticsearch支持最直方图聚合，它在数字字段自动创建桶，并会扫描全部文档，把文档放入相应的桶中。这个数字字段既可以是文档中的某个字段，也可以通过脚本创建得出的。 桶的筛选规则 举个例子，有一个price字段，这个字段描述了商品的价格，现在想每隔5就创建一个桶，统计每隔区间都有多少...
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2015-11-10 22:28:00
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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":"date", "interval":"month" } } }}inter
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2019-03-17 19:07:00
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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...
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2015-11-09 23:21:00
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准备数据创建索引为了说明介绍中提到的各种存储桶聚合，我们首先创建一个新的 “sports” 索引，该索引存储 “althlete” 文档的集合。 索引映射将包含诸如运动员的位置，姓名，等级，运动，年龄，进球数和场位置（例如防守者）之类的字段。 让我们创建映射： PUT sports{ "mappin ...
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2021-08-11 10:34:00
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准备数据为了更好地展示，我们首先来把我们之前的 twitter 的数据做一点小的修改。我们添加一个新的字段 DOB (date of birth)，也就是生日的意思。同时，我们也对 province，city 及 country 字段的类型做了调整，并把它们作为 keyword。我们来做如下的操作： ...
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2021-08-11 19:05:00
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有时需要统计一段时间内，订单的总金额。类似于sql的sum，针对某一字段求和。这就涉及到es的聚合查询，来看看用spring-data-elasticSearch怎么写： QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery() .must(QueryBuilders.rangeQuery("orderTime").gte(from).lte(to
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2021-12-22 10:07:06
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是以内存换取准确性的做法。比如我们的实际数量为1003，如果我们设置 precision_threshold 为 100 或更小，将得到不一样的值。
1、正排索引
1.1 正排索引（doc values ）和倒排索引
概念：从广义来说，doc values 本质上是一个序列化的 列式存储 。列式存储 适用于聚合、排序、脚本等操作，所有的数字、地理坐标、日期、IP 和不分词（ not_analyzed ）字符类型都会默认开启，不支持text和annotated_text类型
区别：
倒排：倒排索引的优势是可以快速查找包含某个词项的文档有哪些。如果
此篇文章简单的记录一下 `elasticsearch`的`metric`聚合操作。比如求 平均值、最大值、最小值、求和、总计、去重总计等。
原创
2022-12-27 12:26:40
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