Elasticsearch学习之深入聚合分析一---基本概念
2017-07-01 08:47
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首先明白两个核心概念:bucket和metric
1. bucket:一个数据分组
基于city划分buckets,划分出来两个bucket,一个是北京bucket,一个是上海bucket
北京bucket:包含了2个人,小李,小王
上海bucket:包含了3个人,小张,小丽,小陈
按照某个字段进行bucket划分,那个字段的值相同的那些数据,就会被划分到一个bucket中,有一些mysql的sql知识的话,聚合,首先第一步就是分组,对每个组内的数据进行聚合分析,分组,就是我们的bucket
2. metric:对一个数据分组执行的统计
当我们有了一堆bucket之后,就可以对每个bucket中的数据进行聚合分词了,比如说计算一个bucket内所有数据的数量,或者计算一个bucket内所有数据的平均值,最大值,最小值,metric,就是对一个bucket执行的某种聚合分析的操作,比如说求平均值,求最大值,求最小值
举例如下:
1. bucket:一个数据分组
1 city name 2 3 北京 小李 4 北京 小王 5 上海 小张 6 上海 小丽 7 上海 小陈
基于city划分buckets,划分出来两个bucket,一个是北京bucket,一个是上海bucket
北京bucket:包含了2个人,小李,小王
上海bucket:包含了3个人,小张,小丽,小陈
按照某个字段进行bucket划分,那个字段的值相同的那些数据,就会被划分到一个bucket中,有一些mysql的sql知识的话,聚合,首先第一步就是分组,对每个组内的数据进行聚合分析,分组,就是我们的bucket
2. metric:对一个数据分组执行的统计
当我们有了一堆bucket之后,就可以对每个bucket中的数据进行聚合分词了,比如说计算一个bucket内所有数据的数量,或者计算一个bucket内所有数据的平均值,最大值,最小值,metric,就是对一个bucket执行的某种聚合分析的操作,比如说求平均值,求最大值,求最小值
举例如下:
select count(*) from access_log group by user_id bucket:group by user_id --> 那些user_id相同的数据,就会被划分到一个bucket中 metric:count(*),对每个user_id bucket中所有的数据,计算一个数量
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