Elasticsearch - 취합
구조화된 검색과 전문 검색을 통해 만약 우리가 이 검색과 일치하는 문서 집합을 찾고 싶다면, 마치 바다에서 바늘을 찾는 것과 같다.집합을 통해 우리는 데이터의 개관을 얻을 수 있다.
집합에 사용된
EndPoints 은 검색과 마찬가지로 구체적으로 의 EndPoints 내용을 참고하십시오.개념
Elasticsearch의 통합 작업에는 다음과 같은 두 가지 주요 개념이 있습니다.
group by과 유사하고 지표는 count(), sum(), max() 등 통계 방법과 유사하다.Elasticsearch에는 많은 종류의 통이 있는데 많은 방식으로 문서를 구분할 수 있습니다(표기, 시간, 연령 구간, 시간 구간, 지리적 위치 등).사실은 근본적으로 모두 같은 원리를 통해 조작한다. 조건을 바탕으로 문서를 구분한다.
대부분의 지표는 간단한 수학 연산이다. 예를 들어 최소치, 평균치, 최대치, 총결산 등은 문서의 값을 통해 계산된다.
배럴(Buckets)
Elasticsearch의 통(Buckets)은 여러 가지가 있는데, 다음은 몇 가지 흔히 볼 수 있는 통을 소개한다.
Terms
terms 한 개 이상의 필드에 따라 데이터를 여러 그룹으로 나눈다.다음 예에서 terms_classNo 는 사용자 정의 변수 이름으로 되돌아오는 값에 표시됩니다. classNo 는 필드 이름입니다.{
"size" : 0,
"aggs": {
"terms_classNo": {
"terms": {
"field": "classNo"
}
}
}
}
Range
range는 사용자 정의 범위의 집합으로 우리가 수동으로 구간을 구분해야 한다. Elasticsearch는 구분된 구간에 따라 데이터를 서로 다른 구간에 분배한다.다음은 사용자를 연령에 따라 그룹으로 나누어 010, 1115, 16 이상으로 각 연령대의 사용자 수를 통계한다.{
"size" : 0,
"aggs": {
"range_age": {
"range": {
"field": "age",
"ranges": [
{ "to": 10 },
{ "from": "11", "to": "15" },
{ "from": "16" }
]
}
}
}
}
Date Range
date_range 은 date 유형의 필드로 주로 수동으로 시간 구간을 구분하는 데 사용된다.여기서 format 필드는 값 to_as_string 필드를 반환하는 데 사용됩니다.{
"aggs": {
"range": {
"date_range": {
"field": "date",
"format": "MM-yyy",
"ranges": [
{ "to": "now-10M/M" },
{ "from": "now-10M/M" }
]
}
}
}
}
Histogram
histogram 주요 강의number 유형의 필드는 n점으로 나뉘어 각 구간의 문서 수를 통계한다.histogram과range는 비교적 유사하지만 range구간을 임의로 구분할 수 있을 뿐histogram은 등간격으로 구분한다.{
"size" : 0,
"aggs": {
"histogram_age": {
"histogram": {
"field": "age",
"interval": 2
}
}
}
}
Date Histogram
date_histogram은(는) histogram과 유사하며 date 유형의 필드에 불과합니다.같은 format 필드는 값 to_as_string 필드를 반환하는 데 사용됩니다.{
"size" : 0,
"aggs": {
"data_histogram_birthday": {
"date_histogram": {
"field": "birthday",
"interval": "year",
"format": "yyyy"
}
}
}
}
지표(Metrics)
주요 지표는 다음과 같은 몇 가지
avg,max,min,sum이다.{
"size" : 0,
"aggs" : {
"avg_grade" : {
"terms": {
"field": "classNo"
},
"aggs": {
"avg_grade": {
"avg": {"field": "price"}
}
}
}
}
}
참고 자료:
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