ElasticSearch学习--数据聚合
介绍
数据聚合可以帮助我们对海量的数据进行统计分析,如果结合kibana,我们还能形成可视化的图形报表。自动补全可以根据用户输入的部分关键字去自动补全和提示。数据同步可以帮助我们解决es和mysql的数据一致性问题。集群可以帮助我们了解结构和不同节点的职责和角色
聚合的种类

注意:参与聚合的字段类型一定不能是text,但是可以是一些其他不分词的,结构化的类型,比如keyword,数值,日期,布尔
Bucket聚合
全局聚合



上面这种聚合是全局的聚合,如果数据量特别大,对效率影响很大,所以我们需要一种可以指定范围的办法
范围聚合

总结

Metrics聚合


RestAPI实现聚合
与之前的搜索功能类似,也分为请求条件的组装以及相应结果的解析




多条件聚合





过滤条件聚合


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