本文參考例如以下资料(建议阅读):a). difference-aggregation-acquaintance-and-composition-as-used-by-gang-of-fourb). AssociationVsAggregationVsCompositionc). Design Patterns Elements of Reusable Object-Orien            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-09-26 11:07:32
                            
                                25阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            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
                            
                                517阅读
                            
                                                                                    
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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
                            
                                250阅读
                            
                                                                                    
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            此处来简单学习一下 `elasticsearch` 的 `date_histogram`直方图聚合。它和普通的直方图`histogram`聚合差不多,但是`date_histogram`只可于 `日期或日期范围` 类型的值一起使用。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-11-30 15:55:56
                            
                                691阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            `直方图聚合`是一种基于多桶值聚合,可从文档中提取的`数值`或`数值范围值`来进行聚合。它可以对参与聚合的值来动态的生成固定大小的桶。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-11-25 13:33:35
                            
                                234阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            join type概述出现的背景引出问题: “某头条新闻APP”新闻内容和新闻评论是1对多的关系?在ES6.X该如何存储、如何进行高效检索、聚合操作呢?1. ES6.X 新类型join产生背景Mysql中多表关联,我们可以通过left join 或者Join等实现ES5.X版本,借助父子文档实现多表关联,类似数据库中Join的功能;实现的核心是借助于ES5.X支持1个索引(index)下多个类型(            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-16 18:14:15
                            
                                176阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            ES Java High Level REST Client 聚合返回值解析总结在使用ES Java Rest High Client的时候,因为初学ES,所以对解析返回值一脸懵逼。  现针对返回值解析写下此文。原始Rest请求GET log/orderLog/_search?size=0
{
  "query":{
      "bool": {
        "must": [            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-25 12:53:08
                            
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            Elasticsearch Script度量聚集教程前面有两篇博文详细介绍了Elasticsearch的度量聚集。本文补充介绍脚本度量,实现使用脚本自定义逻辑提供度量输出。1. 语法介绍这里通过示例代码来说明:POST ledger/_search?size=0
{
    "aggs": {
        "profit": {
            "scripted_metric": {            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-29 11:16:34
                            
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            Elasticsearch是一个分布式的搜索引擎,每个索引都可以有多个分片,用来将一份大索引的数据切分成多个小的物理索引,解决单个索引数据量过大导致的性能问题,另外每个shard还可以配置多个副本,来保证高可靠以及更好的抗并发的能力。将一个索引切分成多个shard,大多数时候是没有问题的,但是在es里面如果索引被切分成多个shard,在使用group进行聚合时,可能会出现问题先了解ES 聚合的核心            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            文章目录elasticsearch数据聚合DSL实现Bucket聚合DSL实现Metric聚合RestAPI实现聚合自动补全拼音分词器自定义分词器completion suggester查询RestAPI 实现自动补全数据同步 elasticsearch数据聚合聚合(aggregations):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)排序:用来对文档做分组。 T            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            菜鸡一只,国庆真是玩了好几天,等到快上班的时候才开始又学习,找状态本文来讲讲ES中的Join方案!在数据库中,join是非常常见的操作!其实就是将两张表的数据合并到一起,然后查询出结果数据,当然最后可能还需要一些过滤,这是数据库中的概念 在ES中也有join的方案,ES提供了两种api:1、使用Nested结构存储(查询)数据2、通过设置字段的type为join,然后使用hasChild            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            桶(bucket)聚合并不像指标(metric)聚合一样在字段上计算,而是会创建数据的桶,我们可以理解为分组,根据某个字段进行分组,将符合条件的数据分到同一个组里。桶聚合可以有子聚合,意思就是在分组之后,可以在每个组里再次进行聚合操作,聚合的数据就是每个组的数据。以下是本篇笔记目录:基本桶聚合操作过滤聚合多桶过滤聚合全局聚合直方图聚合嵌套聚合范围聚合稀有词聚合矩阵聚合1、基本桶聚合操作我们可以简单            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录介绍 实际操作DSL实现Metrics聚合(嵌套聚合)RestClient实现聚合(以酒店品牌为例)实现对酒店品牌、城市、星级的过滤补6.20: 介绍聚合:实现对文档数据的统计、分析以及运算,类似于分组group by既然是完成数据的统计,说明我们的文档中聚合字段类型是不能分词,type不能是text,不然你一种字段来了好几个,不能分组;所以说参与聚合的字段类型:可以是ke            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            es 聚合查询1,es聚合查询0,数据批量插入数据POST /car_statics_index/_doc/_bulk
{ "index": {}}
{ "price" : 10000, "color" : "red", "make" : "honda", "material" : "lvban" , "level" : 2, "create_date" : "2021-03-05"}
{ "in            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、聚合简介1、聚合简介Elasticsearch除搜索以外,提供了针对 ES 数据进行统计分析的功能。聚合(aggregations):可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。基本语法:"aggs" : { #和query同级的关键词 
    "<aggregation_name>" : { #自定义的聚合名字 
        "<aggregation_type            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Java聚合操作(Aggregate Operations)是对一堆数据进行处理的新的操作方法,我们知道,如果想对一堆数据进行处理,比如一个List对象中的数据进行处理,传统的操作就是遍历List数据然后进行处理;现在有一种新的可以提供相同功能的操作方法,就是聚合操作(Aggregate Operations),它常与与lambda表达式绑定使用,在lambda表达式使用总结一节已经使用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1. 数据聚合1.1 聚合的种类1.2 DSL实现聚合1.2.1 Bucket聚合语法1.2.2 聚合结果排序1.2.3 限定聚合范围1.2.4 Metric聚合语法1.2.5 小结1.3 RestAPI实现聚合1.3.1 API语法1.3.2 示例代码1.3.3 在lUserService中定义方法,实现对品牌、城市、星级的聚合 1. 数据聚合聚合(aggregations)可以让我们            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-25 13:51:24
                            
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            2 : 1478125 : 1477913 : 1461586 : 1456047 : 14543918 : 14498413 : 14478414 : 14400427 : 14356430 : 14098422 : 14030925 : 1338791 : 133233所有数据,按name聚合后,name相同的文档value字段之和:8 : 1820919 : 18099716 : 18088