Elasticsearch分组聚合统计：从零到高手

2022-12-21 10:57:37

深入解析 Elasticsearch 分组聚合统计

概览

Elasticsearch 作为一款功能强大的搜索引擎，不仅提供出色的搜索功能，还具备卓越的分组聚合统计能力。通过分组聚合统计，我们可以将海量数据按特定字段进行分组，并对每个组的数据进行聚合计算，提取出宝贵的 insights。本文将深入探讨 Elasticsearch 的分组聚合统计，从基础语法到常见应用场景，全面解读这一强大的功能。

什么是分组聚合统计？

分组聚合统计是一种数据分析技术，将数据根据特定字段划分为不同组，然后对每个组的数据进行聚合运算，例如求和、平均值、最大值等。通过这种方式，我们可以洞悉数据中隐藏的模式和趋势，为决策提供数据支撑。

基本语法

Elasticsearch 的分组聚合统计遵循以下基本语法：

{
  "aggs": {
    "<aggregation_name>": {
      "terms": {
        "field": "<field_name>"
      },
      "aggregations": {
        "<sub_aggregation_name>": {
          "<aggregation_type>": {
            "field": "<field_name>"
          }
        }
      }
    }
  }
}

术语解释：

<aggregation_name>：聚合的名称。
<field_name>：分组字段的名称。
<sub_aggregation_name>：子聚合的名称。
<aggregation_type>：聚合类型的名称。

常见聚合类型

Elasticsearch 提供了多种聚合类型，满足不同的分析需求：

sum：计算组内所有值的总和。
avg：计算组内所有值的平均值。
max：计算组内所有值的最大值。
min：计算组内所有值的最小值。
count：计算组内值的个数。

示例

下面是一个分组聚合统计的示例，将用户数据按性别分组，并计算每个性别组的用户总数和平均年龄：

{
  "aggs": {
    "gender_stats": {
      "terms": {
        "field": "gender"
      },
      "aggregations": {
        "total_users": {
          "count": {
            "field": "*"
          }
        },
        "avg_age": {
          "avg": {
            "field": "age"
          }
        }
      }
    }
  }
}