总结:使用filter()+indexOf(),所有的NaN会直接被删除,{}不能去重;使用filter()+sort()NaN和{}不能去重。 七,利用数组方法includes()去重 includes()方法可以判断数组是否包含指定的值,遍历原始数组判断新数组中是否包含原始数组中的每一项,不包含则使用push()方法追加到新数组中。 function unique(arr) { var ...
一、cardinality(去重计数)查询 去重计算,即cardinality,类似于MySQL的count(distinct field) 第一步先将返回的文档中的一个指定的filed进行去重 第二步,再统计一下去重后总共有多少条数据; 1.1、依据province字段查询所有公司驻场在几个城市,即去重province后,最终有几个城市。 1.1.1、RESTful 代码 #cardinality查询 ...
elasticsearch(es) 如何针对指定字段进行去重相关查询,完成如聚合、分组、分页、类似求和统计等操作? 获取所有的不同值 es 获取指定字段所有可能的值,可以使用桶聚合的terms聚合,如下示例: GET {index}/_search {"size":0,"aggs": {"distinct_aggs": {"terms": {"field":"status"} } } } ...
需求: 索引:dna 需求:根据appId分组,统计每组的OwnerBid数量,过滤空值并去重 dna索引结构 es查询语句 es查询结果 goalng实现 models.E...
ES聚合指标 value_count:计数 cardinality:去重计数 avg:平均值 sum:求和max:最大值min:最小值 percentiles:百分比 top_hits: 简单来说就是聚合分组后从每一个组取部分数据作为结果返回 1, 基础数据 用户登陆信息 包含登陆时间、用户ID等信息 查询某个时间段内uv DSL如下: ...
进阶需求 需要对不同状态的答案数量进行分组统计 此时就不能采用上方那种,先拿到分页的结果(全部文档,包含一个personNo-questionNo对应的所有答案列表),然后再去排序,只返回给前端的方式了。 必须明确的知道每一个personNo-questionNo对应的最大版本,及其内容,并对其做完筛选以后进行计数 终极解法——script脚本 POST ...
cardinality 去重计数 #查询有多少种job(不分词下进行去重){"aggs":{"job_count":{"cardinality":{"field":"job.keyword"}}} 1.2 多值分析 stats 包含多种返回结果:min,max,avg,sum,count # 可以分析查询出以上的所有关于价格的单值结果{"aggs":{"price_stats":{"stats":{"field":"price"}}} Extended...
# cardinality值去重计数 基数 POST/book/_search?size=0{"aggs": {"_id_count": {"cardinality": {"field":"_id"} },"price_count": {"cardinality": {"field":"price"} } } } ## stats 统计 count max min avg sum 5个值 POST/book/_search?size=0{"aggs": {"price_stats": {"stats"...
ES的聚合功能强大，类似于SQL的GROUP BY，提供了指标聚合（如最大值、最小值、总和、平均值、去重统计等）、桶聚合（如terms分组、filter聚合、range范围聚合等），能够对文档数据进行统计分析。例如，你可以通过聚合获取某个字段的平均值、计数、百分位分布等信息，或者按照某个字段进行分组统计。尽管过滤...
对⼀个数据集求最⼤、最⼩、和、平均值等指标的聚合，在ES中称为指标聚合 metric ⽽关系型数据库中除了有聚合函数外，还可以对查询出的数据进⾏分组group by，再在组上进⾏指标聚合。在 ES 中group by 称为分桶，桶聚合bucketing # 查询所有书中最贵的 POST /book/_search { "size": 0,"...