ElasticSearch聚合分析API——很是详细，若是要全面了解的话，最好看这个

转自：http://www.tianyiqingci.com/2016/04/11/esaggsapi/

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。一样的工做，你在hadoop中可能须要写mapreduce或hive，在mongo中你必须得用大段的mapreduce脚本，而在ES中仅仅调用一个API就能实现了。

开始以前，提醒老司机们注意，ES原有的聚合功能Facets在新版本中将被正式被移除，抓紧时间用Aggregations替换Facets吧。Facets真的很慢！

1 关于Aggregations

Aggregations的部分特性相似于SQL语言中的group by，avg，sum等函数。但Aggregations API还提供了更加复杂的统计分析接口。

掌握Aggregations须要理解两个概念：

• 桶(Buckets)：符合条件的文档的集合，至关于SQL中的group by。好比，在users表中，按“地区”聚合，一我的将被分到北京桶或上海桶或其余桶里；按“性别”聚合，一我的将被分到男桶或女桶

• 指标(Metrics)：基于Buckets的基础上进行统计分析，至关于SQL中的count,avg,sum等。好比，按“地区”聚合，计算每一个地区的人数，平均年龄等

对照一条SQL来加深咱们的理解：

1	SELECT COUNT(color) FROM table GROUP BY color

GROUP BY至关于作分桶的工做，COUNT是统计指标。

下面介绍一些经常使用的Aggregations API。

2 Metrics

2.1 AVG

求均值。

1 2 3 4 5 6

GET /company/employee/_search {      "aggs" : {          "avg_grade" : { "avg" : { "field" : "grade" } }      } }

执行结果

1 2 3 4 5

{      "aggregations": {          "avg_grade": {"value": 75}      } }

其余的简单统计API，如valuecount, max，min，sum做用与SQL中相似，就不一一解释了。

 

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