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博客目录
- 1.统计哪种颜色的电视销量最高
- 2,统计每种颜色电视平均价格
- 3.继续下钻分析
- 4.更多的 metric
- 5.划分范围 histogram
- 6.按照日期分组聚合
- 7.统计每季度每个品牌的销售额
- 8.搜索与聚合结合，查询某个品牌按颜色销量
- 9.global bucket：单个品牌与所有品牌销量对比
- 10.过滤+聚合：统计价格大于 1200 的电视平均价格
- 11.bucket filter：统计品牌最近一个月的平均价格
- 12.按每种颜色的平均销售额降序排序
- 13.排序：按每种颜色的每种品牌平均销售额降序排序
创建索引及映射
PUT /tvs
PUT /tvs/_search
{
"properties": {
"price": {
"type": "long"
},
"color": {
"type": "keyword"
},
"brand": {
"type": "keyword"
},
"sold_date": {
"type": "date"
}
}
}
插入数据
POST /tvs/_bulk
{ "index": {}}
{ "price" : 1000, "color" : "红色", "brand" : "长虹", "sold_date" : "2019-10-28" }
{ "index": {}}
{ "price" : 2000, "color" : "红色", "brand" : "长虹", "sold_date" : "2019-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 3000, "color" : "绿色", "brand" : "小米", "sold_date" : "2019-05-18" }
{ "index": {}}
{ "price" : 1500, "color" : "蓝色", "brand" : "TCL", "sold_date" : "2019-07-02" }
{ "index": {}}
{ "price" : 1200, "color" : "绿色", "brand" : "TCL", "sold_date" : "2019-08-19" }
{ "index": {}}
{ "price" : 2000, "color" : "红色", "brand" : "长虹", "sold_date" : "2019-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 8000, "color" : "红色", "brand" : "三星", "sold_date" : "2020-01-01" }
{ "index": {}}
{ "price" : 2500, "color" : "蓝色", "brand" : "小米", "sold_date" : "2020-02-12" }
1.统计哪种颜色的电视销量最高
GET /tvs/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"popular_colors" : {
"terms" : {
"field" : "color"
}
}
}
}
查询条件解析
size：只获取聚合结果，而不要执行聚合的原始数据
aggs：固定语法，要对一份数据执行分组聚合操作
popular_colors：就是对每个 aggs，都要起一个名字，
terms：根据字段的值进行分组
field：根据指定的字段的值进行分组
返回
{
"took" : 18,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 8,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"popular_colors" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 0,
"buckets" : [
{
"key" : "红色",
"doc_count" : 4
},
{
"key" : "绿色",
"doc_count" : 2
},
{
"key" : "蓝色",
"doc_count" : 2
}
]
}
}
}
返回结果解析
hits.hits：我们指定了 size 是 0，所以 hits.hits 就是空的
aggregations：聚合结果
popular_color：我们指定的某个聚合的名称
buckets：根据我们指定的 field 划分出的 buckets
key：每个 bucket 对应的那个值
doc_count：这个 bucket 分组内，有多少个数据
数量，其实就是这种颜色的销量
每种颜色对应的 bucket 中的数据的默认的排序规则：按照 doc_count 降序排序
2,统计每种颜色电视平均价格
GET /tvs/_search
{
"size" : 0,
"aggs": {
"colors": {
"terms": {
"field": "color"
},
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
在一个 aggs 执行的 bucket 操作（terms），平级的 json 结构下，再加一个 aggs，这个第二个 aggs 内部，同样取个名字，执行一个 metric 操作，avg，对之前的每个 bucket 中的数据的指定的 field，price field，求一个平均值
返回：
{
"took": 4,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 8,
"relation": "eq"
},
"max_score": null,
"hits": []
},
"aggregations": {
"colors": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "红色",
"doc_count": 4,
"avg_price": {
"value": 3250.0
}
},
{
"key": "绿色",
"doc_count": 2,
"avg_price": {
"value": 2100.0
}
},
{
"key": "蓝色",
"doc_count": 2,
"avg_price": {
"value": 2000.0
}
}
]
}
}
}
buckets，除了 key 和 doc_count
avg_price：我们自己取的 metric aggs 的名字
value：我们的 metric 计算的结果，每个 bucket 中的数据的 price 字段求平均值后的结果
相当于 sql: select avg(price) from tvs group by color
3.继续下钻分析
每个颜色下，平均价格及每个颜色下，每个品牌的平均价格
GET /tvs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_color": {
"terms": {
"field": "color"
},
"aggs": {
"color_avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
},
"group_by_brand": {
"terms": {
"field": "brand"
},
"aggs": {
"brand_avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
}
}
4.更多的 metric
count：bucket，terms，自动就会有一个 doc_count，就相当于是 count
avg：avg aggs，求平均值
max：求一个 bucket 内，指定 field 值最大的那个数据
min：求一个 bucket 内，指定 field 值最小的那个数据
sum：求一个 bucket 内，指定 field 值的总和
GET /tvs/_search
{
"size" : 0,
"aggs": {
"colors": {
"terms": {
"field": "color"
},
"aggs": {
"avg_price": { "avg": { "field": "price" } },
"min_price" : { "min": { "field": "price"} },
"max_price" : { "max": { "field": "price"} },
"sum_price" : { "sum": { "field": "price" } }
}
}
}
}
5.划分范围 histogram
GET /tvs/_search
{
"size" : 0,
"aggs":{
"price":{
"histogram":{
"field": "price",
"interval": 2000
},
"aggs":{
"income": {
"sum": {
"field" : "price"
}
}
}
}
}
}
histogram：类似于 terms，也是进行 bucket 分组操作，接收一个 field，按照这个 field 的值的各个范围区间，进行 bucket 分组操作
"histogram":{
"field": "price",
"interval": 2000
}
interval：2000，划分范围，02000，20004000，40006000，60008000，8000~10000，buckets
bucket 有了之后，一样的，去对每个 bucket 执行 avg，count，sum，max，min，等各种 metric 操作，聚合分析
6.按照日期分组聚合
date_histogram，按照我们指定的某个 date 类型的日期 field，以及日期 interval，按照一定的日期间隔，去划分 bucket
min_doc_count：即使某个日期 interval，2017-01-01~2017-01-31 中，一条数据都没有，那么这个区间也是要返回的，不然默认是会过滤掉这个区间的
extended_bounds，min，max：划分 bucket 的时候，会限定在这个起始日期，和截止日期内
GET /tvs/_search
{
"size" : 0,
"aggs": {
"sales": {
"date_histogram": {
"field": "sold_date",
"interval": "month",
"format": "yyyy-MM-dd",
"min_doc_count" : 0,
"extended_bounds" : {
"min" : "2019-01-01",
"max" : "2020-12-31"
}
}
}
}
}
7.统计每季度每个品牌的销售额
GET /tvs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_sold_date": {
"date_histogram": {
"field": "sold_date",
"interval": "quarter",
"format": "yyyy-MM-dd",
"min_doc_count": 0,
"extended_bounds": {
"min": "2019-01-01",
"max": "2020-12-31"
}
},
"aggs": {
"group_by_brand": {
"terms": {
"field": "brand"
},
"aggs": {
"sum_price": {
"sum": {
"field": "price"
}
}
}
},
"total_sum_price": {
"sum": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
8.搜索与聚合结合，查询某个品牌按颜色销量
搜索与聚合可以结合起来。
sql select count(*)
from tvs
where brand like “%小米%”
group by color
es aggregation，scope，任何的聚合，都必须在搜索出来的结果数据中之行，搜索结果，就是聚合分析操作的 scope
GET /tvs/_search
{
"size": 0,
"query": {
"term": {
"brand": {
"value": "小米"
}
}
},
"aggs": {
"group_by_color": {
"terms": {
"field": "color"
}
}
}
}
9.global bucket：单个品牌与所有品牌销量对比
aggregation，scope，一个聚合操作，必须在 query 的搜索结果范围内执行
出来两个结果，一个结果，是基于 query 搜索结果来聚合的; 一个结果，是对所有数据执行聚合的
GET /tvs/_search
{
"size": 0,
"query": {
"term": {
"brand": {
"value": "小米"
}
}
},
"aggs": {
"single_brand_avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
},
"all": {
"global": {},
"aggs": {
"all_brand_avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
10.过滤+聚合：统计价格大于 1200 的电视平均价格
搜索+聚合
过滤+聚合
GET /tvs/_search
{
"size": 0,
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"range": {
"price": {
"gte": 1200
}
}
}
}
},
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
11.bucket filter：统计品牌最近一个月的平均价格
GET /tvs/_search
{
"size": 0,
"query": {
"term": {
"brand": {
"value": "小米"
}
}
},
"aggs": {
"recent_150d": {
"filter": {
"range": {
"sold_date": {
"gte": "now-150d"
}
}
},
"aggs": {
"recent_150d_avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
},
"recent_140d": {
"filter": {
"range": {
"sold_date": {
"gte": "now-140d"
}
}
},
"aggs": {
"recent_140d_avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
},
"recent_130d": {
"filter": {
"range": {
"sold_date": {
"gte": "now-130d"
}
}
},
"aggs": {
"recent_130d_avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
aggs.filter，针对的是聚合去做的
如果放 query 里面的 filter，是全局的，会对所有的数据都有影响
但是，如果，比如说，你要统计，长虹电视，最近 1 个月的平均值; 最近 3 个月的平均值; 最近 6 个月的平均值
bucket filter：对不同的 bucket 下的 aggs，进行 filter
12.按每种颜色的平均销售额降序排序
GET /tvs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_color": {
"terms": {
"field": "color",
"order": {
"avg_price": "asc"
}
},
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
相当于 sql 子表数据字段可以立刻使用。
13.排序：按每种颜色的每种品牌平均销售额降序排序
GET /tvs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_color": {
"terms": {
"field": "color"
},
"aggs": {
"group_by_brand": {
"terms": {
"field": "brand",
"order": {
"avg_price": "desc"
}
},
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
}
}
觉得有用的话点个赞
👍🏻呗。
❤️❤️❤️本人水平有限，如有纰漏，欢迎各位大佬评论批评指正！😄😄😄💘💘💘如果觉得这篇文对你有帮助的话，也请给个点赞、收藏下吧，非常感谢!👍 👍 👍
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