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三十六、Elasticsearch聚合分析--最大最小平均求和

三十六、Elasticsearch聚合分析--最大最小平均求和

作者: 编程界的小学生 | 来源:发表于2017-07-19 14:13 被阅读66次

    1、常用聚合分析

    count:bucket,terms,自动就会有一个doc_count,就相当于是count
    avg:avg aggs,求平均值
    max:求一个bucket内,指定field值最大的那个数据
    min:求一个bucket内,指定field值最小的那个数据
    sum:求一个bucket内,指定field值的总和
    

    2、实例证明

    GET /tvs/sales/_search
    {
      "size": 0,
      "aggs": {
        "group_by_colors": {
          "terms": {
            "field": "color"
          },
          "aggs": {
            "avg_price": {
              "avg": {
                "field": "price"
              }
            },
            "sum_price" : {
              "sum": {
                "field": "price"
              }
            },
            "max_price" : {
              "max": {
                "field": "price"
              }
            },
            "min_price" : {
              "min": {
                "field": "price"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
    

    结果

    {
      "took": 37,
      "timed_out": false,
      "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "failed": 0
      },
      "hits": {
        "total": 8,
        "max_score": 0,
        "hits": []
      },
      "aggregations": {
        "group_by_colors": {
          "doc_count_error_upper_bound": 0,
          "sum_other_doc_count": 0,
          "buckets": [
            {
              "key": "红色",
              "doc_count": 4,
              "max_price": {
                "value": 8000
              },
              "min_price": {
                "value": 1000
              },
              "avg_price": {
                "value": 3250
              },
              "sum_price": {
                "value": 13000
              }
            },
            {
              "key": "绿色",
              "doc_count": 2,
              "max_price": {
                "value": 3000
              },
              "min_price": {
                "value": 1200
              },
              "avg_price": {
                "value": 2100
              },
              "sum_price": {
                "value": 4200
              }
            },
            {
              "key": "蓝色",
              "doc_count": 2,
              "max_price": {
                "value": 2500
              },
              "min_price": {
                "value": 1500
              },
              "avg_price": {
                "value": 2000
              },
              "sum_price": {
                "value": 4000
              }
            }
          ]
        }
      }
    }
    

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