分析 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic

2024-12-24

请注意:
本书基于 Elasticsearch 2.x 版本，有些内容可能已经过时。

» » »

分析编辑

终于到了最后一个业务需求：支持管理者对雇员目录做分析。 Elasticsearch 有一个功能叫聚合（aggregations），允许我们基于数据生成一些精细的分析结果。聚合与 SQL 中的 GROUP BY 类似但更强大。

举个例子，挖掘出雇员中最受欢迎的兴趣爱好：

GET /megacorp/employee/_search
{
  "aggs": {
    "all_interests": {
      "terms": { "field": "interests" }
    }
  }
}

暂时忽略掉语法，直接看看结果：

{
   ...
   "hits": { ... },
   "aggregations": {
      "all_interests": {
         "buckets": [
            {
               "key":       "music",
               "doc_count": 2
            },
            {
               "key":       "forestry",
               "doc_count": 1
            },
            {
               "key":       "sports",
               "doc_count": 1
            }
         ]
      }
   }
}

可以看到，两位员工对音乐感兴趣，一位对林地感兴趣，一位对运动感兴趣。这些聚合并非预先统计，而是从匹配当前查询的文档中即时生成。如果想知道叫 Smith 的雇员中最受欢迎的兴趣爱好，可以直接添加适当的查询来组合查询：

GET /megacorp/employee/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "last_name": "smith"
    }
  },
  "aggs": {
    "all_interests": {
      "terms": {
        "field": "interests"
      }
    }
  }
}

all_interests 聚合已经变为只包含匹配查询的文档：

  ...
  "all_interests": {
     "buckets": [
        {
           "key": "music",
           "doc_count": 2
        },
        {
           "key": "sports",
           "doc_count": 1
        }
     ]
  }

聚合还支持分级汇总。比如，查询特定兴趣爱好员工的平均年龄：

GET /megacorp/employee/_search
{
    "aggs" : {
        "all_interests" : {
            "terms" : { "field" : "interests" },
            "aggs" : {
                "avg_age" : {
                    "avg" : { "field" : "age" }
                }
            }
        }
    }
}

得到的聚合结果有点儿复杂，但理解起来还是很简单的：

  ...
  "all_interests": {
     "buckets": [
        {
           "key": "music",
           "doc_count": 2,
           "avg_age": {
              "value": 28.5
           }
        },
        {
           "key": "forestry",
           "doc_count": 1,
           "avg_age": {
              "value": 35
           }
        },
        {
           "key": "sports",
           "doc_count": 1,
           "avg_age": {
              "value": 25
           }
        }
     ]
  }

输出基本是第一次聚合的加强版。依然有一个兴趣及数量的列表，只不过每个兴趣都有了一个附加的 avg_age 属性，代表有这个兴趣爱好的所有员工的平均年龄。

即使现在不太理解这些语法也没有关系，依然很容易了解到复杂聚合及分组通过 Elasticsearch 特性实现得很完美。可提取的数据类型毫无限制。

« 高亮搜索教程结语 »

官方地址：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_analytics.html

有任何技术问题请点击这里网站运营推广招聘

IT PHP 编程语言 Linux 开发编程科技 Elasticsearch HTML/CSS/XML 网络数据库 JAVA 面试 NoSQL C/C++ Golang Git 算法操作系统正则表达式 Redis 互联网 MySql JavaScript 运维软件国际架构设计 Mac OS TCP/IP Excel Vim Windows Socket Oracle VR MongoDB Python 运营 MemCache 商业硬件电子娱乐设计 nginx 摄影游戏 WordPress HTTP 团建数码电器

Elasticsearch集群模式知多少 Elasticsearch是做什么的以及它的使用和基本原理携程Elasticsearch数据同步实践 Elasticsearch简介与实战如何配置使用Elasticsearch的动态映射 (dynamic mapping) elasticsearch动态映射 elasticsearch配置 elasticsearch集群部署文档两节点Elasticsearch集群 elasticsearch集群分布式特性 Elasticsearch集群高亮搜索 elasticsearch出现只读索引如何操作 blocked by: [FORBIDDEN/12/index read-only / allow delete (api)];') elasticsearch最新版安装 ElasticSearch自带的分词类型 ElasticSearch更新后延迟解决方法 elasticsearch集群新机搭建 ElasticSearch集群中的分片查询方式 [Elasticsearch] 多字段搜索 (一) - 多个及单个查询字符串 Elasticsearch Mapping设置 es 相关配置文件

略微加速

Elasticsearch权威指南 - 互联网笔记

分析编辑

略微加速

Elasticsearch权威指南 - 互联网笔记

分析编辑

Getting Started Videos