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301_Aggregation_Overview.asciidoc

File metadata and controls

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高阶概念

类似于 DSL 查询表达式,聚合也有 可组合 的语法:独立单元的功能可以被混合起来提供你需要的自定义行为。这意味着只需要学习很少的基本概念,就可以得到几乎无尽的组合。

要掌握聚合,你只需要明白两个主要的概念:

桶(Buckets)

满足特定条件的文档的集合

指标(Metrics)

对桶内的文档进行统计计算

这就是全部了!每个聚合都是一个或者多个桶和零个或者多个指标的组合。翻译成粗略的SQL语句来解释吧:

SELECT COUNT(color) (1)
FROM table
GROUP BY color (2)
  1. COUNT(color) 相当于指标。

  2. GROUP BY color 相当于桶。

桶在概念上类似于 SQL 的分组(GROUP BY),而指标则类似于 COUNT()SUM()MAX() 等统计方法。

让我们深入这两个概念 并且了解和这两个概念相关的东西。

简单来说就是满足特定条件的文档的集合:

  • 一个雇员属于 男性 桶或者 女性

  • 奥尔巴尼属于 纽约

  • 日期2014-10-28属于 十月

当聚合开始被执行,每个文档里面的值通过计算来决定符合哪个桶的条件。如果匹配到,文档将放入相应的桶并接着进行聚合操作。

桶也可以被嵌套在其他桶里面,提供层次化的或者有条件的划分方案。例如,辛辛那提会被放入俄亥俄州这个桶,而 整个 俄亥俄州桶会被放入美国这个桶。

Elasticsearch 有很多种类型的桶,能让你通过很多种方式来划分文档(时间、最受欢迎的词、年龄区间、地理位置等等)。其实根本上都是通过同样的原理进行操作:基于条件来划分文档。

指标

桶能让我们划分文档到有意义的集合,但是最终我们需要的是对这些桶内的文档进行一些指标的计算。分桶是一种达到目的的手段:它提供了一种给文档分组的方法来让我们可以计算感兴趣的指标。

大多数 指标 是简单的数学运算(例如最小值、平均值、最大值,还有汇总),这些是通过文档的值来计算。在实践中,指标能让你计算像平均薪资、最高出售价格、95%的查询延迟这样的数据。

桶和指标的组合

聚合 是由桶和指标组成的。 聚合可能只有一个桶,可能只有一个指标,或者可能两个都有。也有可能有一些桶嵌套在其他桶里面。例如,我们可以通过所属国家来划分文档(桶),然后计算每个国家的平均薪酬(指标)。

由于桶可以被嵌套,我们可以实现非常多并且非常复杂的聚合:

1.通过国家划分文档(桶)

2.然后通过性别划分每个国家(桶)

3.然后通过年龄区间划分每种性别(桶)

4.最后,为每个年龄区间计算平均薪酬(指标)

最后将告诉你每个 <国家, 性别, 年龄> 组合的平均薪酬。所有的这些都在一个请求内完成并且只遍历一次数据!