Set是 ES6 中引入的新数据对象。因为Set只允许你存储唯一值。当你传入数组时,它将删除任何重复值。 好了,让我们回到代码并分解正在发生的事。有两件事: 首先,我们通过传递一个数组来创建一个新的Set。由于Set只允许唯一值,所以所有重复项将被删除。 现在重复项已删除,我们要使用扩展运算符...将其转换回数组。 const array =
RestHighLevelClient count去重 es去重计数 统计去重后的数量 Elasticsearch 提供的首个近似聚合是cardinality(注:基数)度量。 它提供一个字段的基数,即该字段的distinct或者unique值的数目。 你可能会对 SQL 形式比较熟悉: SELECT COUNT(DISTINCT color) FROM cars 1. 2. 去重是一个很常见的操作,可以回答很多基本的...
3.3聚合查询 3.3.1去重计数查询(cardinality) View Code 3.3.2范围统计 View Code 3.3.3统计聚合查询 View Code 3.4地图经纬度查询 3.4.1地图检索方式 3.4.2基于RESTFUL实现地图检索 3.4.3java实现geo_polygon检索 View Code __EOF__ 本博客所有文章除特别声明外,均采用许可协议。转载请注明出处! 声援博主:如果...
ES Distinct 是 Elasticsearch 中的一个聚合操作,用于对指定字段的值进行去重统计。它通常与 terms 聚合一起使用,可以快速地获取某个字段中不重复的项的数量。 例如,假设我们有一个商品数据集合,其中每个商品都有一个品牌属性。如果我们想要统计不同品牌的商品数量,可以使用 ES Distinct 聚合来实现: ```json { "...
size=0 { "aggs": { "price_count": { "value_count": { "field": "price" } } } } # cardinality值去重计数 基数 POST /book/_search?size=0 { "aggs": { "_id_count": { "cardinality": { "field": "_id" } }, "price_count": { "cardinality": { "field": "price" } } } ...
HyperLogLog:下面简称为HLL,它是 LogLog 算法的升级版,作用是能够提供不精确的去重计数。存在以下的特点: 1. 能够使用极少的内存来统计巨量的数据,在 Redis 中实现的 HyperLogLog,只需要12K内存就能统计2^64个数据。 2. 计数存在一定的误差,误差率整体较低。标准误差为 0.81% 。 3. 误差可以被设置辅助计算因子进...
过程:在所有分片完成查询并返回结果后,Merge Docs将这些结果合并成一个统一的结果。合并过程可能包括对文档进行排序、去重、合并聚合结果等操作。 与其他步骤的关系: 前置条件:必须在所有分片上执行查询并收集返回的结果。 后续步骤:合并后的结果将是最终的查询响应。如果需要获取详细文档内容,可能还需要发送额外的请求。
{ // 获取该 item 的 status 并计数 def status = maxItem.status; if(state.statuses.containsKey(status)){ state.statuses[status] += 1; } else { state.statuses[status] = 1; } } } """, "combine_script": "return state.statuses;", "reduce_script": """ def combined = [:]; for(...
对于列的聚合,计数,求和等统计操作要优于行式存储。 由于某一列的数据类型都是相同的,针对于数据存储更容易进行数据压缩,每一列选择更优的数据压缩算法,大大提高了数据的压缩比重。 由于数据压缩比更好,一方面节省了磁盘空间,另一方面对于cache也有了更大的发挥空间。
计算函数,如日志计数,日志字段和,日志字段最大值最小值,日志字段去重计数等; 日志过滤规则,如region = 'sh' AND log.level = 'ERROR'; 触发条件,如 大于/小于,环比上升/下降,基于智能时序异常检测等; 告警通道,如电话,短信,邮件等; 告警附带信息,如固定文案,关键日志等; ...