聚合查询

在elasticsearch中es支持对存储文档进行复杂的统计.简称聚合。

ES中的聚合被分为两大类。

1、Metrics, Metrics 是简单的对过滤出来的数据集进行avg,max等操作，是一个单一的数值。

2、ucket, Bucket 你则可以理解为将过滤出来的数据集按条件分成多个小数据集，然后Metrics会分别作用在这些小数据集上。

聚合在ELK里面是一个非常重要的概念，虽然我们在ELK stack里面用于过多的去了解es的实现过程，但是简单的了解es的查询过程，可以有效的帮助我们快速的入门Kibana，通过kibana鼠标点击的方式生成聚合数据。

1、 git先下载数据导入：

git clone git@github.com:xiaoluoge11/longguo-devops.git

执行脚本：

[root@controller longguo-devops]# ./car.sh

#备注：我们会建立一个也许对汽车交易商有所用处的聚合。数据是关于汽车交易的：汽车型号，制造商，销售价格，销售时间以及一些其他的相关数据

Bucket：

1、 按时间统计（可以是一个时间区间的柱形图date_histogram：kibana这样展示）：

[root@controller .ssh]# curl -XGET '192.168.63.235:9200/cars/transactions/_search?pretty' -d '

{

"aggs" : {

"articles_over_time" : {

"date_histogram" : {

"field" : "sold",

"interval": "month" ##区间可以为:data.hour,munite,year等

}

}

}

}'

返回结果：

"aggregations" : {

"articles_over_time" : {

"buckets" : [

{

"key_as_string" : "2014-01-01T00:00:00.000Z",

"key" : 1388534400000,

"doc_count" : 1

},

{

"key_as_string" : "2014-02-01T00:00:00.000Z",

"key" : 1391212800000,

"doc_count" : 1

},

#####也可以这样指定：

"field" : "sold",

"interval" : "mount",

"format" : "yyyy-MM-dd" ###指定相应的时间格式

"offset": "+6h" ###区间间隔

####或者按照时间区间来查询：

"aggs": {

"range": {

"date_range": {

"field": "date",

"time_zone": "CET",

"ranges": [

{ "to": "2016-02-15/d" },

{ "from": "2016-02-15/d", "to" : "now/d" },

{ "from": "now/d" },

2、 返回价格区间柱形图（Histogram Aggregation）：

[root@controller .ssh]# curl -XGET '192.168.63.235:9200/cars/transactions/_search?pretty' -d '

{

"aggs" : {

"prices" : {

"histogram" : {

"field" : "price",

"interval" : 5000

}

}

}

}'

### Histogram做等间距划分，统计区间的price值，看他落在那个区间，数据间隔是5000：

返回结果：

"aggregations" : {

"prices" : {

"buckets" : [

{

"key" : 10000.0,

"doc_count" : 2

},

{

"key" : 15000.0,

"doc_count" : 1

},

3、 查看每种颜色的销量：

[root@controller .ssh]# curl -XGET '192.168.63.235:9200/cars/transactions/_search?pretty' -d '

{

"aggs" : {

"genres" : {

"terms" : { "field" : "color" }

}

}

}'

###注意可能会报如下错：

"reason" : "Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [color] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory."

提示我们数据类型不对，我们修改一下mapping映射：

[root@controller .ssh]# curl -XPUT '192.168.63.235:9200/cars/_mapping/transactions' -d '

> {

> "properties": {

> "color": {

> "type": "text",

> "fielddata": true

> }

> }

> }'

{"acknowledged":true}

再查下就会看到统计分布的结果：

"buckets" : [

{

"key" : "red",

"doc_count" : 4

},

{

"key" : "blue",

"doc_count" : 2

},

{

"key" : "green",

"doc_count" : 2

}

4、 添加一个指标(Metric):

[root@controller .ssh]# curl -XGET '192.168.63.235:9200/cars/transactions/_search?pretty' -d '

{

"aggs" : {

"genres" : {

"terms" : { "field" : "color" }

,

"aggs": {

"avg_price": {

"avg": {

"field": "price"

}

}

}

}

}

}'

####avg可以换成max,min,sum等。用stats就表示所有。

5、 用stats找出Metric的所有值。

curl -XGET '192.168.63.235:9200/cars/transactions/_search?pretty' -d '

{

"aggs" : {

"genres" : {

"terms" : { "field" : "color" }

,

"aggs": {

"avg_price": {

"stats": {

"field": "price"

}

}

}

}

}

}'

####返回结果：

"buckets" : [

{

"key" : "red",

"doc_count" : 4,

"avg_price" : {

"count" : 4,

"min" : 10000.0,

"max" : 80000.0,

"avg" : 32500.0,

"sum" : 130000.0

}

}