当前位置: 首页 > news >正文

Elasticsearch(三)聚合基本使用

基础概念

bucket

数据分组,一些数据按照某个字段进行bucket划分,这个字段值相同的数据放到一个bucket中。可以理解成Java中的Map<String, List>结构,类似于Mysql中的group by后的查询结果。

metric:

对一个数据分组执行的统计,比如计算最大值,最小值,平均值等 类似于Mysql中的max(),min(),avg()函数的值,都是在group by后使用的。

案例

以如下文档结构为例:

{"_index" : "zb_notice","_type" : "_doc","_id" : "4451224572914342308301065","_score" : 1.0,"_source" : {"_class" : "NoticeEntity","id" : "111","url" : "https://xxxxxx/purchaseNotice/view/111?","owner" : "河管养所","procurementName" : "工程建筑","procurementNameText" : "应急抢险配套工程建筑","intermediaryServiceMatters" : "无(属于非行政管理的中介服务项目采购)","investmentApprovalProject" : "是","code" : "789456","scale" : 3.167183E8,"scaleText" : "投资额(¥316,718,300.00元)","area" : "","requiredServices" : "工程建筑","typeCodes" : ["021"],"context" : "是一座具有灌溉 、供水 、排洪 、交通和挡潮蓄淡等多功能的大(2)型水闸工程,承担黄冈河下游 8.65 万亩农田的灌溉任务并","timeLimit" : "具体时限以合同条款约定为准。","amount" : 0.0,"amountText" : "暂不做评估与测算","amountDescription" : "","selectIntermediaryType" : "直接选取","isChooseIntermediary" : "否","isAvoidance" : "否","endTime" : "2023-09-04 09:30:00","startTime" : "2023-08-31","files" : [{"fileName" : "东溪水闸初设批复(1).pdf","url" : "/aa/bb/file/downloadfile/PjAttachment/123456"}]}
}

统计服务类型最多公告

GET zb_notice/_search
{"size": 0,"aggs": {"song_qty_by_language": {"terms": {"field": "requiredServices"}}}
}

语法解释:

  • size:0 表示只要统计后的结果,原始数据不展现
  • aggs:固定语法 ,聚合分析都要声明aggs
  • song_qty_by_language:聚合的名称,可以随便写,建议规范命名
  • terms:按什么字段进行分组
  • field:具体的字段名称

响应结果如下:

{"took": 2,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": 5,"max_score": 0,"hits": []},"aggregations": {"song_qty_by_language": {"doc_count_error_upper_bound": 0,"sum_other_doc_count": 0,"buckets": [{"doc_count": 5}]}}
}

语法解释:

  • hits: 由于请求时设置了size:0,hits就是空的
  • aggregations:聚合查询的结果
  • song_qty_by_language:请求时声明的名称
  • buckets:根据指定字段查询后得到的数据分组集合,[]内的是每一个数据分组,其中key为每个bucket的对应指定字段的值,doc_count为统计的数量。

默认按doc_count降序排序。

按服务分类的平均服务价格

GET zb_notice/_search
{"size": 0,"aggs": {"lang": {"terms": {"field": "requiredServices"},"aggs": {"length_avg": {"avg": {"field": "amount"}}}}}
}

这里为两层aggs聚合查询,先按服务类型统计,得到数据分组,再在数据分组里算平均价格。

多个aggs嵌套语法也是如此,aggs代码块的位置即可。

统计最多服务费、最少服务费等的公告

最常用的统计:count,avg,max,min,sum,语法含义与mysql相同。

GET zb_notice/_search
{"size": 0,"aggs": {"color": {"terms": {"field": "requiredServices"},"aggs": {"length_avg": {"avg": {"field": "amount"}},"length_max": {"max": {"field": "amount"}},"length_min": {"min": {"field": "amount"}},"length_sum": {"sum": {"field": "amount"}}}}}
}

按上架日期分段统计服务类型数量

按月统计

date histogram与histogram语法类似,搭配date interval指定区间间隔 extended_bounds表示最大的时间范围。

复制代码GET zb_notice/_search
{"size": 0,"aggs": {"sales": {"date_histogram": {"field": "publishTime","interval": "month","format": "yyyy-MM-dd","min_doc_count": 0,"extended_bounds": {"min": "2023-01-01","max": "2023-12-31"}}}}
}

interval的值可以天、周、月、季度、年等。可以延伸一下

GET zb_notice/_search
{"size": 0,"aggs": {"sales": {"date_histogram": {"field": "publishTime","interval": "quarter","format": "yyyy-MM-dd","min_doc_count": 0,"extended_bounds": {"min": "2019-01-01","max": "2019-12-31"}},"aggs": {"lang_qty": {"terms": {"field": "requiredServices"},"aggs": {"like_sum": {"sum": {"field": "amount"}}}},"total" :{"sum": {"field": "amount"}}}}}
}

带上过滤条件

聚合查询可以和query搭配使用,相当于mysql中where与group by联合使用

查询条件
GET zb_notice/_search
{"size": 0,"query": {"match": {"requiredServices": "工程咨询"}},"aggs": {"sales": {"terms": {"field": "requiredServices"}}}
}
过滤条件
GET zb_notice/_search
{"size": 0,"query": {"constant_score": {"filter": {"term": {"requiredServices": "工程咨询"}}}},"aggs": {"sales": {"terms": {"field": "requiredServices"}}}
}

相关文章:

Elasticsearch(三)聚合基本使用

基础概念 bucket 数据分组&#xff0c;一些数据按照某个字段进行bucket划分&#xff0c;这个字段值相同的数据放到一个bucket中。可以理解成Java中的Map<String, List>结构&#xff0c;类似于Mysql中的group by后的查询结果。 metric&#xff1a; 对一个数据分组执行…...

单片机C语言实例:14、音频输出

一、喇叭发声原理 程序实例1&#xff1a; #include<reg52.h> //包含头文件&#xff0c;一般情况不需要改动&#xff0c;头文件包含特殊功能寄存器的定义sbit SPK P1^2; //定义喇叭端口 /*------------------------------------------------函数声明 --------------…...

docker 和 podman的区别

Podman 和 Docker 都是用于容器化应用程序的工具&#xff0c;它们在很多方面非常相似&#xff0c;但也有一些关键区别&#xff1a; 1. 架构和权限&#xff1a; - Docker&#xff1a;Docker 使用守护进程&#xff08;dockerd&#xff09;来管理容器&#xff0c;它需要在操作…...

苹果手机远程控制安卓手机,为什么不能发起控制?

这位用户想要用iOS设备远程控制安卓设备&#xff0c;在被控端安装好AirDroid之后&#xff0c;就在控制端的苹果手机上也安装了AirDroid&#xff0c;然而打开控制端的软件&#xff0c;却没有在手机界面上看到【远程控制】按钮&#xff0c;于是提出了以上疑问。 解答 想要让iOS设…...

Gradle 配置国内镜像

我们在使用gradle构建项目的时候&#xff0c;每当需要build或者刷新依赖的时候&#xff0c;由于gradle需要从服务器下载各种依赖包&#xff0c;速度非常慢&#xff0c;根本原因是由于gradle服务器在国外&#xff0c;而国内有些一些大厂和高校(比如阿里&#xff0c;华为&#xf…...

Spring AOP使用指南: 强大的面向切面编程技术

&#x1f337;&#x1f341; 博主猫头虎&#xff08;&#x1f405;&#x1f43e;&#xff09;带您 Go to New World✨&#x1f341; &#x1f984; 博客首页——&#x1f405;&#x1f43e;猫头虎的博客&#x1f390; &#x1f433; 《面试题大全专栏》 &#x1f995; 文章图文…...

Spring Boot集成Elasticsearch实战

文章目录 一、简介二、安装与配置Elasticsearch三、集成Spring Boot与Elasticsearch1. 添加依赖与配置文件2. 创建Elasticsearch数据模型3. 定义Elasticsearch仓库接口4. 实现Elasticsearch数据操作 四、基本查询与索引操作1. 插入与更新数据2. 删除数据与索引3. 条件查询与分页…...

【python零基础入门学习】python基础篇之文件对象open、模块以及函数的使用(三)

本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主 《python》&#xff1a;python零基础入门学习 《shell》&#xff1a;shell学习 《terraform》持续更新中&#xff1a;terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战 《k8》暂未更新 《docker学习》暂未更新 《ceph学习》ceph日常问题解…...

【JavaEE】_CSS常用属性值

目录 1. 字体属性 1.1 设置字体家族 font-family 1.2 设置字体大小 font-size 1.3 设置字体粗细 font-weight 1.4 设置字体倾斜 font-style 2. 文本属性 2.1 设置文本颜色 color 2.2 文本对齐 text-align 2.3 文本装饰 text-decoration 2.4 文本缩进 text-indent 2.…...

vue组件库开发,webpack打包,发布npm

做一个像elment-ui一样的vue组件库 那多好啊&#xff01;这是我前几年就想做的 但webpack真的太难用&#xff0c;也许是我功力不够 今天看到一个视频&#xff0c;早上6-13点&#xff0c;终于实现了&#xff0c;呜呜 感谢视频的分享-来龙去脉-大家可以看这个视频&#xff1a;htt…...

Java中快速排序的优化技巧:随机取样、三数取中和插入排序

目录 快速排序基础 优化1&#xff1a;随机取样 优化2&#xff1a;三数取中 优化3&#xff1a;插入排序 总结&#xff1a; 快速排序&#xff08;Quick Sort&#xff09;是一种高效的排序算法&#xff0c;它的平均时间复杂度为O(n log n)。然而&#xff0c;在某些情况下&…...

【leetcode 力扣刷题】删除字符串中的子串or字符以满足要求

删除字符串中的子串或者字符以满足题意要求 1234. 替换子串得到平衡字符串680. 验证回文串917. 仅仅反转字母 1234. 替换子串得到平衡字符串 题目链接&#xff1a;1234. 替换子串得到平衡字符串 题目内容&#xff1a; 题目中给出了平衡字符串的定义——只有’Q’&#xff0c;…...

【Unity基础】3.脚本控制物体运动天空盒

【Unity基础】3.脚本控制物体运动&天空盒 大家好&#xff0c;我是Lampard~~ 欢迎来到Unity基础系列博客&#xff0c;所学知识来自B站阿发老师~感谢 &#xff08;一&#xff09;搭建开发环境 &#xff08;1&#xff09;下载visual studio 在我们下载unity编译器的时候&…...

Spring MVC拦截器

拦截器&#xff08;Interceptor&#xff09;是 Spring MVC 提供的一种强大的功能组件。它可以对用户请求进行拦截&#xff0c;并在请求进入控制器&#xff08;Controller&#xff09;之前、控制器处理完请求后、甚至是渲染视图后&#xff0c;执行一些指定的操作。 在 Spring MV…...

ClickHouse的Join算法

ClickHouse的Join算法 ClickHouse是一款开源的列式分析型数据库&#xff08;OLAP&#xff09;&#xff0c;专为需要超低延迟分析查询大量数据的场景而生。为了实现分析应用可能达到的最佳性能&#xff0c;分析型数据库&#xff08;OLAP&#xff09;通常将表组合在一起形成一个…...

java面试题-RabbitMQ面试题

RabbitMQ面试题 面试官&#xff1a;RabbitMQ-如何保证消息不丢失 候选人&#xff1a; 嗯&#xff01;我们当时MYSQL和Redis的数据双写一致性就是采用RabbitMQ实现同步的&#xff0c;这里面就要求了消息的高可用性&#xff0c;我们要保证消息的不丢失。主要从三个层面考虑 第一…...

数据仓库-核心概念

数据仓库 数据仓库&#xff0c;英文名称为Data Warehouse&#xff0c;可简写为DW或DWH。数据仓库&#xff0c;是为企业所有级别的决策制定过程&#xff0c;提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储&#xff0c;出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的…...

java中的实体类

在Java与数据库交互时&#xff0c;设计实体类有以下几个原因&#xff1a; 1、对象关系映射&#xff08;ORM&#xff09;&#xff1a;实体类提供了一种将数据库中的表映射为Java对象的方式。这样&#xff0c;开发人员可以使用面向对象的方式操作数据库&#xff0c;而无需编写大…...

使用Puppeteer爬取地图上的用户评价和评论

导语 在互联网时代&#xff0c;获取用户的反馈和意见是非常重要的&#xff0c;它可以帮助我们了解用户的需求和喜好&#xff0c;提高我们的产品和服务质量。有时候&#xff0c;我们需要从地图上爬取用户对某些地点或商家的评价和评论&#xff0c;这样我们就可以分析用户对不同…...

GLSL ES着色器语言 使用矢量和矩阵的相关规范

目录 矢量和矩阵类型 下面是声明矢量和矩阵的例子&#xff1a; 赋值和构造 矢量构造函数 矩阵构造函数 构造矩阵的几种方式 访问元素 . 运算符 矢量的分量名 &#xff3b; &#xff3d;运算符 运算符 矢量和矩阵可用的运算符 矢量和矩阵相关运算 矢量和浮点数的…...

深入剖析AI大模型:大模型时代的 Prompt 工程全解析

今天聊的内容&#xff0c;我认为是AI开发里面非常重要的内容。它在AI开发里无处不在&#xff0c;当你对 AI 助手说 "用李白的风格写一首关于人工智能的诗"&#xff0c;或者让翻译模型 "将这段合同翻译成商务日语" 时&#xff0c;输入的这句话就是 Prompt。…...

2021-03-15 iview一些问题

1.iview 在使用tree组件时&#xff0c;发现没有set类的方法&#xff0c;只有get&#xff0c;那么要改变tree值&#xff0c;只能遍历treeData&#xff0c;递归修改treeData的checked&#xff0c;发现无法更改&#xff0c;原因在于check模式下&#xff0c;子元素的勾选状态跟父节…...

用docker来安装部署freeswitch记录

今天刚才测试一个callcenter的项目&#xff0c;所以尝试安装freeswitch 1、使用轩辕镜像 - 中国开发者首选的专业 Docker 镜像加速服务平台 编辑下面/etc/docker/daemon.json文件为 {"registry-mirrors": ["https://docker.xuanyuan.me"] }同时可以进入轩…...

Spring数据访问模块设计

前面我们已经完成了IoC和web模块的设计&#xff0c;聪明的码友立马就知道了&#xff0c;该到数据访问模块了&#xff0c;要不就这俩玩个6啊&#xff0c;查库势在必行&#xff0c;至此&#xff0c;它来了。 一、核心设计理念 1、痛点在哪 应用离不开数据&#xff08;数据库、No…...

深度学习习题2

1.如果增加神经网络的宽度&#xff0c;精确度会增加到一个特定阈值后&#xff0c;便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么&#xff1f; A、即使增加卷积核的数量&#xff0c;只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时&#xff0c;神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...

服务器--宝塔命令

一、宝塔面板安装命令 ⚠️ 必须使用 root 用户 或 sudo 权限执行&#xff01; sudo su - 1. CentOS 系统&#xff1a; yum install -y wget && wget -O install.sh http://download.bt.cn/install/install_6.0.sh && sh install.sh2. Ubuntu / Debian 系统…...

让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比

在机器学习的回归分析中&#xff0c;损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差&#xff08;MSE&#xff09;作为经典的损失函数&#xff0c;在处理干净数据时表现优异&#xff0c;但在面对包含异常值的噪声数据时&#xff0c;其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...

智能AI电话机器人系统的识别能力现状与发展水平

一、引言 随着人工智能技术的飞速发展&#xff0c;AI电话机器人系统已经从简单的自动应答工具演变为具备复杂交互能力的智能助手。这类系统结合了语音识别、自然语言处理、情感计算和机器学习等多项前沿技术&#xff0c;在客户服务、营销推广、信息查询等领域发挥着越来越重要…...

MinIO Docker 部署:仅开放一个端口

MinIO Docker 部署:仅开放一个端口 在实际的服务器部署中,出于安全和管理的考虑,我们可能只能开放一个端口。MinIO 是一个高性能的对象存储服务,支持 Docker 部署,但默认情况下它需要两个端口:一个是 API 端口(用于存储和访问数据),另一个是控制台端口(用于管理界面…...

作为测试我们应该关注redis哪些方面

1、功能测试 数据结构操作&#xff1a;验证字符串、列表、哈希、集合和有序的基本操作是否正确 持久化&#xff1a;测试aof和aof持久化机制&#xff0c;确保数据在开启后正确恢复。 事务&#xff1a;检查事务的原子性和回滚机制。 发布订阅&#xff1a;确保消息正确传递。 2、性…...