Elasticsearch的Aggregation功能也异常强悍. Aggregation共分为三种:Metric Aggregations.Bucket Aggregations. Pipeline Aggregations.下面将分别进行总结. 以下所有内容都来自官网:喜欢原汁原味的参看下方网址,不喜欢英文的参看本人总结. 官网(权威):https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/search-aggregation

•首先给table添加属性: showFooter: footer js代码如下: //初始化bootstrapTableinitBootstrapTable: function () { var oTable = new TableInit("/manage/report/merchant/page", true); oTable.Init(); showTotal(); $("#btn_query").click(function () { $("#b

有一个问题是这样的统计数据总数用count(*).count(主键ID).count(字段).count(1)那个效率高. 先说结论,不用那么花里胡哨遇到统计总数全部使用count(*). 但是有很多小伙伴就会问为什么呢?本期文章就解决大家的为什么. 系列文章 五分钟,让你明白MySQL是怎么选择索引<死磕MySQL系列 六> 字符串可以这样加索引,你知吗?<死磕MySQL系列 七> 无法复现的"慢"SQL<死磕MySQL系列 八> 什么?还在用de

在日常开发工作中,我经常会遇到需要统计总数的场景,比如:统计订单总数.统计用户总数等.一般我们会使用MySQL 的count函数进行统计,但是随着数据量逐渐增大,统计耗时也越来越长,最后竟然出现慢查询的情况,这究竟是什么原因呢?本篇文章带你一下学习一下. 1. MyISAM存储引擎计数为什么这么快? 我们总有个错觉,就是感觉MyISAM引擎的count计数要比InnoDB引擎更快,实际这不是错觉. MyISAM引擎把表的总行数单独记录在磁盘上,查询的时候可以直接返回,不需要再累加统计. 但是当S

sql的统计函数 sql统计函数有 count 统计条数,配合group用 sum 累加指定字段数值 但注意sum(1)就特殊 sum(1)等同于count(*) sum(1)统计个数,功能和count(*)一样,但效率上count(*)高.所以尽量少用. 举个小例子 SELECT ad_network_id,,sum(1),count(*),sum(2),count(5) from mapping_table_analytics GROUP BY ad_network_id 运行结果为: 3

现有某电商网站用户对商品的收藏数据,记录了用户收藏的商品id以及收藏日期,名为buyer_favorite1. buyer_favorite1包含:买家id,商品id,收藏日期这三个字段,数据以“\t”分割,样本数据及格式如下: 买家id   商品id    收藏日期         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::         -- ::    

执行效果: 1.  count(1) and count(*) 当表的数据量大些时,对表作分析之后,使用count(1)还要比使用count(*)用时多了!  从执行计划来看,count(1)和count(*)的效果是一样的. 但是在表做过分析之后,count(1)会比count(*)的用时少些(1w以内数据量),不过差不了多少.    如果count(1)是聚索引,id,那肯定是count(1)快.但是差的很小的.  因为count(*),自动会优化指定到那一个字段.所以没必要去count(1

代码写法: SELECT date_format(examinee_pay_time, '%Y-%m-%d') as payDate, COUNT(examinee_id) As realityApplyCount, <!-- 日缴费次数 --> sum((CASE WHEN examinee_exam_score IS NULL THEN exam_fee ELSE END )) as realityApplyFee, <!-- 日缴费金额 --> exam_id, exam_n

案例1 在es查询中按照多列分组的时候 分组列的count值会越来越少 es默认隐藏了没有被分组匹配到的记录数  需要在查询的时候开启 2.开启显示没有被分组成功的记录 分组成功的记录加上分组missing的记录数就等于总的记录数  26932+2666=29598 3.当实际的总数和es分组统计的条数对不上的时候 需要考虑是不是分组列的值有可能被丢失了 这个时候可以开启显示丢失 4.查看es的原始日志内容确实有10001条记录不存在CHANNEL字段 实例统计 #!/usr/bin/env p

思路:通过http请求获取es集群中某一index的索引docs数目变化来进行ES性能统计 import time from datetime import datetime import urllib2 def get_docs(data_type, today): # curl '192.168.3.153:9200/_cat/indices/metadata-dis-2017.05.16-*-93001?v' url = 'http://192.168.3.153:9200/_cat/in

第30节彻底掌握IK中文分词_上机动手实战IK中文分词器的安装和使用 之前大家会发现,我们全部是用英文在玩儿...好玩儿不好玩儿...不好玩儿 中国人,其实我们用来进行搜索的,绝大多数,都是中文应用,很少做英文的standard:没有办法对中文进行合理分词的,只是将每个中文字符一个一个的切割开来,比如说中国人 --> 中 国 人 英语的也要学:所以说,我们利用核心知识篇的相关的知识,来把es这种英文原生的搜索引擎,先学一下; 因为有些知识点,可能用英文讲更靠谱,因为比如说analyzed,pal

由于笔者在实际项目仅仅将ES用作索引数据库,并没有深入研究过ES的搜索功能.而且鉴于笔者的搜索引擎知识有限,本文将仅仅介绍ES简单(非全文)的查询API. 笔者原本打算在本文中介绍聚合API的内容,但是写着写着发现文章有点过长,不便于阅读,故将聚合API的内容移至下一篇博客中. 引言 单单介绍理论和API是乏味和低效率的,本文将结合一个实际的例子来介绍这些API.下表是本文数据表的表结构,表名(type)为“student”.注意,studentNo是本表的id,也就是_id字段的值与stude

source.txt: 60行 89 91 93 90 92 92 94 92 89 95 93 92 90 92 93 94 94 92 90 92 92 92 ... 统计各个值的百分比,并排序 # -*- coding: gbk -*- with open(r'F:\source.txt','r') as f: lines=f.readlines() #print len(lines) print len(lines) dic={}; for age in lines: age=age.s

转载自 http://www.07net01.com/linux/centos_Linux_tongjimougewenjianjiazhanyongkongjiandaxiao_12510_1346373058.html 1.查看当前文件夹下面各个文件的大小 ll -lh 2.查看某文件夹占用总的空间大小 du -h --max-depth=1 /usr/local/ 8.0K    /usr/local/etc8.0K    /usr/local/include275M    /usr/lo

awk增加统计列值为增加列数或进行运行结果统计,使用符号 + =.增加的结果赋给符号左边变量值,增加到变量的域在符号右边.例如将 $ 1加入变量total,表达式为toatl+=$1.列值增加很有用.许多文件都要求统计总数,但输出其统计结果十分繁琐.在awk中这很简单,请看下面的例子.将所有学生的'目前级别分'加在一起,方法是tot+=$6,tot即为awk浏览的整个文件的域6结果总和.所有记录读完后,在END部分加入一些提示信息及域 6总和.不必在awk中显示说明打印所有记录,每一个操作匹配时

Es相比关系型数据库在数据检索方面有着极大的优势,在处理亿级数据时,可谓是毫秒级响应,我们在使用Es时不仅仅进行简单的查询,有时候会做一些数据统计与分析,如果你以前是使用的关系型数据库,那么Es的数据统计跟关系型数据库还是有很大的区别的,所以,这篇内容,为了更好的理解,我简单对比了Es中统计的写法与关系型数据库的写法. 首先,先了解一下Es中关于聚合的概念: 1:桶(Buckets)满足特定条件的文档的集合: 2:指标(Metrics)对桶内的文档进行统计计算 这两个概念是什么意思?先看下面一段

1.按照月份统计数据 SELECT DATE_FORMAT(d.create_time,'%Y-%m') months,COUNT(id) AS scannum FROM detail d GROUP BY months; select DATE_FORMAT(create_time,'%Y%u') weeks,count(caseid) count from tc_case group by weeks; select DATE_FORMAT(create_time,'%Y%m%d') day

oracle count 百万级 分页查询记录总数.总条数优化 oracle count 百万级 查询记录总数.总条数优化 最近做一个项目时,做分页时,发现分页查询速度很慢,分页我做的是两次查询,一次是查询总数,一次是查询分页结果 /** 查询总记录数 **/ SELECT COUNT(id) FROM USER order by id /** 查询结果集 **/ select * from ( select row_.*, rownum rownum_ from ( select id , u

问题描述 需要根据某类数据在动态时间段内的统计值对这些数据进行排名.例如按过去24小时内点赞数排名的帖子,每隔一小时计算一次结果.以下描述均针对这个例子展开. 解决思路 针对这种问题,我的第一反应是直接通过 mysql一张数据表记录所有数据的每一条统计值改变的行为,例如记下每个帖子在哪个时间点被谁点赞.排序结果直接通过 select + where + order_by + limit.简单粗暴,但效率低下,扩展性差,而且当数据量很多时,会导致数据库查询效率低下. 那么为了提高效率, mysql

之前,统计每篇博文的阅读数的方式是经过筛选去重之后直接更新数据库,并发压力直接传导到数据库,假设1秒有1000个并发请求,传统方案会在1秒内并发进行1000次数据库更新操作. 为了降低数据库的并发压力,需要重新设计统计服务.思路是即使1秒有1万个并发请求,也只是依次更新数据库,对数据库没有并发压力. 统计服务要做的事情很专一:去重+计数 去重的业务根据具体的需要来设计规则,例如一个用户1个小时内所有访问都只计算一次,没有用户信息的按 IP 地址或者浏览器标识去统计.去重就是把这些标志去重,有多种