Elasticsearch 聚合查询简介
在 Elasticsearch 中，聚合（Aggregations）是一种强大的数据分析工具，可以让你从数据中提取有意义的信息。通过聚合查询，可以对数据进行分类、统计、过滤和分组等操作，从而帮助用户更深入地了解其数据集。
聚合查询类型
在 Elasticsearch 中，有多种不同类型的聚合查询可供使用，包括但不限于：
- 桶聚合（Bucket Aggregations）：将文档分配到不同的桶中，可用于按特定字段分组或分区。
- 指标聚合（Metric Aggregations）：对分组中的文档进行统计计算，如求和、平均值、最大最小值等。
- 嵌套聚合（Nested Aggregations）：可以在其他聚合内部嵌套使用，实现复杂的数据分析。
聚合查询应用
聚合查询在实际应用中有着广泛的用途，例如：
- 数据分析与可视化：通过聚合查询可以获取数据的统计信息，用于生成报表、图表等数据可视化展示。
- 业务智能：通过聚合查询可以快速分析数据并发现隐藏在数据背后的规律与洞见，为业务决策提供支持。
- 实时监控：通过聚合查询可以监控系统运行状态，发现异常情况并及时处理。
聚合查询示例
按字段分组统计
{"aggs": {"group_by_city": {"terms": {"field": "city.keyword"},"aggs": {"average_age": {"avg": {"field": "age"}}}}}
}
上述示例将根据文档中的城市字段进行分组，并计算每个城市的平均年龄。
范围分桶统计
{"aggs": {"age_ranges": {"range": {"field": "age","ranges": [{ "to": 30 },{ "from": 30, "to": 50 },{ "from": 50 }]}}}
}
上述示例将根据年龄字段将文档分为不同年龄段范围，并统计各范围内的文档数量。
通过本文介绍的聚合查询概述、类型、应用和示例，希望读者对 Elasticsearch 中的聚合查询有更深入的了解，进而能够更好地利用聚合功能进行数据分析和挖掘。
