摘要：
分析 Elasticsearch有一个功能叫做聚合(aggregations)，它允许你在数据上生成复杂的分析统计。它很像SQL中的GROUP BY但是功能更强大。 举个例子，让我们找到所有职员中最大的共同点（兴趣爱好）是什么： GET .monitoring-es-6-2018.08.16/_se
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posted @ 2018-08-22 19:27
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摘要：
前言 说完了ES的索引与检索，接着再介绍一个ES高级功能API – 聚合(Aggregations)，聚合功能为ES注入了统计分析的血统，使用户在面对大数据提取统计指标时变得游刃有余。同样的工作，你在Hadoop中可能需要写mapreduce或Hive，在mongo中你必须得用大段的mapreduc
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posted @ 2018-08-22 19:09
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摘要：
Filter DSL term 过滤 term主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型)： { "term": { "age": 26 }} { "term": { "date": "2014-09-01" }} { "term":
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posted @ 2018-08-22 18:08
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facets接口可以根据query返回统计数据，其中的 terms_stats 是分组统计，根据key的情况返回value的统计数据，类似group by的意思。 "terms_stats" : { "key_field" : "", "value_field" : "" } 例子：查询每个ip的请
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posted @ 2018-08-22 17:53
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Elasticsearch的Aggregation功能也异常强悍。 Aggregation共分为三种：Metric Aggregations、Bucket Aggregations、 Pipeline Aggregations。下面将分别进行总结。 以下所有内容都来自官网：喜欢原汁原味的参看下方网址
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posted @ 2018-08-22 17:45
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有时需要统计一段时间内，订单的总金额。类似于sql的sum，针对某一字段求和。这就涉及到es的聚合查询，来看看用spring-data-elasticSearch怎么写： QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery() QueryBuild
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posted @ 2018-08-22 17:36
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1. match_all { "match_all": {}} 匹配所有的， 当不给查询条件时，默认。 2. match 进行full text search或者exact value(非string字段或not_analyzed的字段)，进行匹配 3. multi_match 同时对多个字段进行同
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posted @ 2018-08-22 15:25
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2018年9月1日