三十七、Elasticsearch聚合分析--hitogram按

1、解释

SQL：类似于SQL的分区
ES：类似于terms，也是进行buckets分组操作，接收一个field，按照这个field的值的各个范围区间，进行bucket分组操作。

2、实战

GET /tvs/sales/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "price": {
      "histogram": {
        "field": "price",
        "interval": 2000
      },
      "aggs": {
        "sum_price": {
          "sum": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

返回结果：

{
  "took": 7,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 8,
    "max_score": 0,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "price": {
      "buckets": [
        {
          "key": 0,
          "doc_count": 3,
          "sum_price": {
            "value": 3700
          }
        },
        {
          "key": 2000,
          "doc_count": 4,
          "sum_price": {
            "value": 9500
          }
        },
        {
          "key": 4000,
          "doc_count": 0,
          "sum_price": {
            "value": 0
          }
        },
        {
          "key": 6000,
          "doc_count": 0,
          "sum_price": {
            "value": 0
          }
        },
        {
          "key": 8000,
          "doc_count": 1,
          "sum_price": {
            "value": 8000
          }
        }
      ]
    }
  }
}

解释说明：

interval：2000，划分范围，0-2000，2000-4000,4000-6000.....
buckets根据price的值，比如2500，看落在哪个区间内，比如2000-4000，此时就会将这条数据放入2000-4000对应的那个bucket中

bucket有了后，一样去对每个bucket执行avg，count，sum等操各种metric操作。

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