Date Range Aggregation,每个范围定义[from,to),from,to可支持date mesh格式。 其使用示例如下,其他与 Date Histogram类似。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 1/** 2 * 日期范围聚合 3 */4publicstaticvoidtest_Date_range_Aggregation(){5RestHighLevelClient client=EsClient.getClient();6...
Date Range Aggregation:按照时间范围进行分组聚合; Date Math Aggregation:按照时间段进行分组聚合,支持相对时间和绝对时间; Moving Function Aggregation:对时间序列数据进行滑动窗口计算。
范围聚合(range aggregation) range聚合 范围聚合。 GETtest/_search{"query":{"match":{"married":true}},"aggs":{"age_range":{"range":{"field":"age","ranges":[{"from":0,"to":18},{"from":18,"to":50},{"from":50,"to":100},{"from":100}]}}},"size":0} 结果如下。 {"took...
1)桶(Bucket)聚合:用来对文档做分组 TermAggregation:按照文档字段值分组 Date Histogram:按照日期阶梯分组,例如:一周为一组,或者一月为一组。 2)度量(Metric)聚合:用于计算一些值,比如:最大值、最小值、平均值等。 Avg:求平均值 Max:求最大值 Min:求最小值 Stats:同时求max、min、avg、sum等。 3)管道(P...
rangeQuery("price").gte(300000)); request.source().query(bool).size(0); // 3.聚合参数 request.source().aggregation( AggregationBuilders.terms("brand_agg").field("brand").size(5) ); // 4.发送请求 SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 5.解析聚合...
日期范围(date_range)聚合 一个专用于日期值的范围(range)聚合。 这种聚合与普通范围(range)聚合的主要区别在于,from和to的值可以用日期计算(Date Math)表达式表示,并且还可以指定返回的from和to响应字段的日期格式。 请注意,此聚合包括每个范围的from的值,但不包括to的值。左闭右开区间,即: [from, to)...
Date Histogram aggregation:根据日期阶梯分组,例如给定阶梯为周,会自动每周分为一组 Histogram aggregation:根据数值阶梯分组,与日期类似 Terms aggregation:根据词条内容分组,词条内容完全匹配的为一组 Range aggregation:数值和日期的范围分组,指定开始和结束,然后按段分组 ...
3)数值和日期直方图切面 Date Histogram Aggregation 数值直方图,这个实际应用中比较经常用到,例如每隔50000ms统计一次数据,用柱形图显示 数值直方图 "aggregations": { "test": { "histogram": { "field": "timestamp", "interval": 50000 } } } 注意有一个参数可以选择设置,最小统计值:"min_doc_count" :...
Date Range Aggregation,每个范围定义[from,to),from,to可支持date mesh格式。 其使用示例如下,其他与 Date Histogram类似。 1/** 2 * 日期范围聚合 3 */ 4 public static void test_Date_range_Aggregation() { 5 RestHighLevelClient client = EsClient.getClient(); 6 try { 7 //构建日期直方图聚合 ...
sourceBuilder.aggregation(termAggBuilder1);05. 嵌套查询建议使用 Composite 聚合查询方式 对于常见的 Group by A,B,C 这种多维度 Groupby 查询，嵌套聚合的性能很差，嵌套聚合被设计为在每个桶内进行指标计算，对于平铺的 Group by 来说有存在很多冗余计算，另外在 Meta 字段上的序列化反序列化代价也非常大，这...