Elasticsearch 参考指南(Avg聚合)
Avg聚合
一个单值指标聚合,它计算从聚合文档中提取的数值的平均值,这些值可以从文档中的特定数字字段中提取,也可以由提供的脚本生成。
假设数据由代表学生考试成绩(0到100之间)的文档组成,我们可以平均他们的分数:
POST /exams/_search?size=0 { "aggs" : { "avg_grade" : { "avg" : { "field" : "grade" } } } }
上面的聚合计算所有文档的平均成绩,聚合类型为avg
,field
设置定义要计算平均值的文档的数值字段,以上将返回以下内容:
{ ... "aggregations": { "avg_grade": { "value": 75.0 } } }
聚合的名称(上面的avg_grade
)还充当从返回的响应中检索聚合结果的键。
脚本
根据脚本计算平均成绩:
POST /exams/_search?size=0 { "aggs" : { "avg_grade" : { "avg" : { "script" : { "source" : "doc.grade.value" } } } } }
这将把script
参数解释为一个inline
脚本,使用painless
脚本语言,并且没有脚本参数,要使用存储的脚本,请使用以下语法:
POST /exams/_search?size=0 { "aggs" : { "avg_grade" : { "avg" : { "script" : { "id": "my_script", "params": { "field": "grade" } } } } } }
值脚本
结果是,这次考试的成绩远远超过了学生的水平,需要进行成绩修正,我们可以使用值脚本来获得新的平均值:
POST /exams/_search?size=0 { "aggs" : { "avg_corrected_grade" : { "avg" : { "field" : "grade", "script" : { "lang": "painless", "source": "_value * params.correction", "params" : { "correction" : 1.2 } } } } } }
缺失值
missing
参数定义了如何处理缺失值的文档,默认情况下,它们将被忽略,但也可以将它们视为有值来处理。
POST /exams/_search?size=0 { "aggs" : { "grade_avg" : { "avg" : { "field" : "grade", "missing": 10 } } } }
在grade
字段中没有值的文档将与值为10
的文档落入同一桶中。
相关推荐
newbornzhao 2020-09-14
做对一件事很重要 2020-09-07
renjinlong 2020-09-03
明瞳 2020-08-19
李玉志 2020-08-19
mengyue 2020-08-07
molong0 2020-08-06
AFei00 2020-08-03
molong0 2020-08-03
wenwentana 2020-08-03
YYDU 2020-08-03
另外一部分,则需要先做聚类、分类处理,将聚合出的分类结果存入ES集群的聚类索引中。数据处理层的聚合结果存入ES中的指定索引,同时将每个聚合主题相关的数据存入每个document下面的某个field下。
sifeimeng 2020-08-03
心丨悦 2020-08-03
liangwenrong 2020-07-31
sifeimeng 2020-08-01
mengyue 2020-07-30
tigercn 2020-07-29
IceStreamLab 2020-07-29