Elasticsearch聚合 之 Range区间聚合

 

Elasticsearch提供了多种聚合方式，能帮助用户快速的进行信息统计与分类，本篇主要讲解下如何使用Range区间聚合。

最简单的例子，想要统计一个班级考试60分如下、60到80分、80到100分，在ES中只要一个命令就能够轻松统计....

更多资料参考：Elasticsearch文档翻译

聚合例子

按照前言中的例子，能够执行下面的命令：

{ "aggs":{ "grade_ranges":{ "range":{ "field":"grade", "ranges":[ {"to":60}, {"from":60,"to":80}, {"from":80}] } } } }

获得以下的结果：

{ ... "aggregations":{ "price_ranges":{ "buckets":[ { "to":60, "doc_count":2 }, { "from":60, "to":80, "doc_count":32 }, { "from":80, "doc_count":14 } ] } } }

复杂点的例子，指定每一个区间的名字

能够经过设置keyed:true，使每一个区间都返回一个特定的名字：

{ "aggs":{ "price_ranges":{ "range":{ "field":"price", "keyed":true, "ranges":[ {"to":50}, {"from":50,"to":100}, {"from":100} ] } } } }

默认会按照区间命名：

{ ... "aggregations":{ "price_ranges":{ "buckets":{ "*-50.0":{ "to":50, "doc_count":2 }, "50.0-100.0":{ "from":50, "to":100, "doc_count":4 }, "100.0-*":{ "from":100, "doc_count":4 } } } } }

固然也能够指定区间的名字：

{ "aggs":{ "price_ranges":{ "range":{ "field":"price", "keyed":true, "ranges":[ {"key":"cheap","to":50}, {"key":"average","from":50,"to":100}, {"key":"expensive","from":100} ] } } } }

使用脚本

与其余的聚合相似，Range聚合支持脚本的使用：

{ "aggs":{ "price_ranges":{ "range":{ "script":"doc['price'].value", "ranges":[ {"to":50}, {"from":50,"to":100}, {"from":100} ] } } } }

文件脚本或者脚本值的操做都与其余的差很少，就再也不赘述了。

聚合嵌套

一般在区间聚合中，都会嵌套子聚合，好比咱们在每一个区间中作统计stats聚合：

{ "aggs":{ "price_ranges":{ "range":{ "field":"price", "ranges":[ {"to":50}, {"from":50,"to":100}, {"from":100} ]}, "aggs":{ "price_stats":{ "stats":{ "field":"price" } } } } } }

那么获得的结果会以下所示：

{ "aggregations":{ "price_ranges":{ "buckets":[ { "to":50, "doc_count":2, "price_stats":{ "count":2, "min":20, "max":47, "avg":33.5, "sum":67 } }, { "from":50, "to":100, "doc_count":4, "price_stats":{ "count":4, "min":60, "max":98, "avg":82.5, "sum":330 } }, { "from":100, "doc_count":4, "price_stats":{ "count":4, "min":134, "max":367, "avg":216, "sum":864 } } ] } } }

若是不指定聚合的字段，那么默认会按照Range聚合的字段来作统计：

{ "aggs":{ "price_ranges":{ "range":{ "field":"price", "ranges":[ {"to":50}, {"from":50,"to":100}, {"from":100} ] }, "aggs":{ "price_stats":{ "stats":{} } } } } }