Elasticsearch学习笔记（三）聚合分析Agg
一、设置fielddata
PUT /index/_mapping/type
{
"properties":{
"fieldName":{
"type":"text",
"fielddata":true
}
}
}
例如：
PUT /ecommerce/_mapping/product
{
"properties": {
"tags":{
"type": "text",
"fielddata": true
}
}
}
二、聚合分析
1、聚合分析基本语法：
需求1：计算每个tag下的商品数量
GET /ecommerce/product/_search // GET /index/type/_search
{
"size": 0, // 返回数据hits内不显示命中的数据记录
"aggs": {
"all_tags": { // 聚合器名称
"AGG_TYPE": { //AGG_TYPE聚合类型：terms，avg
"field": "fieldName"//字段名称
}
}
}
}
2、为聚合分析添加刷选条件
需求2：对名称中包含yagao的商品，计算每个tag下的商品数量
GET /ecommerce/product/_search
{
"size": 0,
"query": {
"match": {
"name": "yaogao"
}
},
"aggs": {
"all_tags": {
"terms": {
"field": "tags"
}
}
}
}
3、嵌套聚合分析
需求3：先分组，再算每组的平均值，计算每个tag下的商品的平均价格
GET /ecommerce/product/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_tags": {
"terms": {
"field": "tags"
},
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
4、聚合结果排序
需求4：计算每个tag下的商品的平均价格，并且按照平均价格降序排序
GET /ecommerce/product/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"all_tags": {
"terms": {
"field": "tags",
"order": {
"avg_price": "asc"
}
},
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}需求5：按照指定的价格范围区间进行分组，然后在每组内再按照tag进行分组，最后再计算每组的平均价格
GET /ecommerce/product/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_price": {
"range": {
"field": "price",
"ranges": [
{
"from": 0,
"to": 20
},{
"from": 20,
"to": 40
},{
"from": 40,
"to": 50
}
]
},
"aggs": {
"all_tags": {
"terms": {
"field": "price"
},
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
}
}
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