三十四、Elasticsearch聚合分析--求平均
2017-07-19 本文已影响54人
编程界的小学生
1、需求:
先按照color分组,然后在计算出每组的平均price
2、SQL实现
SELECT AVG(price) FROM tvs.sales GROUP BY color
3、ES实现
GET /tvs/sales/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_color": {
"terms": {
"field": "color"
},
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
解释:
在一个aggs执行的bucket操作(terms)平级的json结构下再加一个aggs,这个第二个aggs内部,随便取个名字,执行一个metric操作,avg代表对之前的每个bucket中的数据的指定的field,price求一个平均值。
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
这就是一个metric,就是一个对一个bucket分组操作之后,对每个bucket都要执行的一个metric
返回结果:
{
"took": 63,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 8,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"group_by_color": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "红色",
"doc_count": 4,
"avg_price": {
"value": 3250
}
},
{
"key": "绿色",
"doc_count": 2,
"avg_price": {
"value": 2100
}
},
{
"key": "蓝色",
"doc_count": 2,
"avg_price": {
"value": 2000
}
}
]
}
}
}
解释
buckets除了key和doc_count还有一个avg_price
avg_price:就是我们自己取的metric aggs的名字
value:我们的metric计算的结果,每个bucket
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