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":"statu
ES 除了搜索以外,还提供针对 ES 数据进行统计分析的功能,也就是聚合,它的特点是实时性非常高,所有的计算结果都是即时返回的,而 Hadoop 等大数据系统得到一个统计结果需要一天的时间,一般都是 T + 1 级别的。 通过聚合,我们会得到一个数据的概览,是分析和总结全套的数据,而不是寻找单个文档,比如海淀区和东城区...
## 流程图以下是实现"MongoDB聚合查询去重"的流程图:```mermaidgraph LRA[开始] --> B[连接到MongoDB数据库]B --> C[选择要查询的集合]C --> D[进 数据库 javascript 数据库连接 mongodb管道聚合去重 # MongoDB管道聚合去重教程作为一名经验丰富的开发者,我很高兴能帮助刚入行的小白们学习如何使用Mongo...
从分类看:Metric聚合分析分为单值分析和多值分析两类 从功能看:根据具体的应用场景设计了一些分析api, 比如地理位置,百分数等等 融合上述两个方面,我们可以梳理出大致的一个mind图: cardinality 基数(distinct去重) weighted_avg 带权重的avg median_absolute_deviation 中位值 avg 平均值 max 最大值 min 最小值 ...
聚合是支持套娃(嵌套)操作的,你可以在聚合的结果上接着进行聚合操作,es 是不限制聚合的深度的。 本篇笔记目录如下: 指标聚合的基本结构 平均值聚合 去重统计 聚合统计汇总 最大值、最小值聚合 百分位统计 百分位排名 字符串统计聚合 sum 统计总和操作
2、指标聚合(Metrics aggregations) 指标聚合主要是计算指标的Avg(平均值)、Max(最大值)、Min(最小值)、Sum(求和)、Cardinality(去重)、ValueCount(记数)、Stats(统计聚合)、Top Hits(聚合)等.下面用一张网络图(来自马士兵教育)来解释 可以通过指标聚合计算某个班级、某个学科的最高分、最低分等等. ...
1,采取.withCollapseField("subId")去重,使用search.getSearchHits().size()获取count数,其性能随着query.setMaxResults()值和结果集的变化而变化,5000时,1s,5万时,10s,放弃 2,采取CardinalityAggregationBuilder聚合实现,最大支持4w数据的计算,结果存才误查,放弃。 3,使用聚合,性能也很差。 4,如果考虑将所有...
1、指标聚合的基本结构 2、平均值聚合 3、去重统计 4、聚合统计汇总 5、最大值、最小值聚合 6、百分位统计 7、百分位排名 8、字符串统计聚合 9、sum 统计总和操作 10、count 统计总数操作 11、top hit 操作 聚合操作,在 es 中的聚合可以分为大概四种聚合: bucketing(桶聚合) mertic(指标聚合) matrix(矩阵...
需要注意的是,聚合不同于查询,通常普通查询是有限定size, 查够size就可以提前结束,但是聚合则每次都需要查询完全量的数据才能进行下一步的分桶、去重,如下图所示,首先每个分片内部做一次子聚合,然后所有子聚合的结果多路归并,再做一次聚合,才能得到最终的聚合结果。
ES 存储服务对外给业务提供的: 通过 orderId 进行统计聚合去重(cardinality)的功能应该是有问题的。 ES 的 cardinality 原理探究 上面说过,小编负责的 ES 存储服务对外给业务提供了通过指定业务字段进行统计聚合去重的功能,统计聚合去重使用的是 ES 的 cardinality 功能。通过业务的查询的条件,使用 ES 的聚合功能 ...