白话Elasticsearch31-深入聚合数据分析之bucket与metric
文章目錄
- 概述
- Bucket Aggregations
- Metrics Aggregations
概述
繼續跟中華石杉老師學習ES,第31篇
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Bucket Aggregations
官方鏈接:Bucket Aggregations
bucket:一個數據分組 ,類比數據庫的話,相當于group by
舉個例子
city name
北京 小李
北京 小王
上海 小張
上海 小麗
上海 小陳
基于city劃分buckets, 劃分出來兩個bucket,一個是北京bucket,一個是上海bucket
北京bucket:包含了2個人,小李,小王
上海bucket:包含了3個人,小張,小麗,小陳
按照某個字段進行bucket劃分,那個字段的值相同的那些數據,就會被劃分到一個bucket中 。
類比我們熟悉的數據庫,做聚合操作,首先第一步就是分組,對每個組內的數據進行聚合分析,分組,就是我們的bucket
Metrics Aggregations
官方鏈接: Metrics Aggregations
metric:對一個數據分組執行的統計 ,常見的數據分析的metric操作有count,avg,max,min,sum等
當我們有了一堆bucket之后,就可以對每個bucket中的數據進行聚合分詞了,比如說計算一個bucket內所有數據的數量,或者計算一個bucket內所有數據的平均值,最大值,最小值
metric,就是對一個bucket執行的某種聚合分析的操作,比如說求平均值,求最大值,求最小值
舉個例子:
select count(*) ,user_id from artisan group by user_id- bucket:group by user_id --> 那些user_id相同的數據,就會被劃分到一個bucket中
- metric:count(*),對每個user_id bucket中所有的數據,計算一個數量
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的白话Elasticsearch31-深入聚合数据分析之bucket与metric的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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