"aggs": { "count_ix": { "terms": { "field": "ix_id", "execution_hint": "map", "size": 1000, "collect_mode": "breadth_first" } } }, "size":0 } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 1)修改索引名称,以获取更...
terms 聚合的语法结构如下,核心关键字是terms: {"aggs": {// 等同 aggregations"profit_terms": {// 自定义的聚合名称"terms": {// terms 聚合 关键字"field":"index_field_name",// 索引中要聚合的字段名"size":30,// 获取的聚合字段个数"shard_size":100,// 分片获取的聚合字段个数"min_doc_coun...
GET /cars/_search { "size" : 0, "aggs" : { "popular_colors" : { "terms" : { "field" : "color" }, "aggs":{ "avg_price": { "avg": { "field": "price" } }, "maker":{ "terms":{ "field":"make" } } } } } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12...
"terms": { "field": "product_name" }, "aggs": { "total_quantity": { "sum": { "field": "quantity" } }, "total_price": { "sum": { "field": "price" } } } } } } } } 以上的DSL语句定义了一个嵌套的聚合结构,通过多字段分组求和。首先根据`customer_id`进行分组,然后在每个分组...
"terms": { "field": "field2.keyword", "size": 10 } } } } 上述命令中,我们使用了两个terms聚合,分别统计了field1和field2两个字段的数量。通过在aggs下面定义field1_count和field2_count两个聚合项,分别指定聚合的字段和聚合的大小(即返回的分组数目),可以得到每个分组的文档数量。 二、使用cardinality...
现在,我们可以使用Elasticsearch的聚合功能来执行多字段统计。聚合是一种用于在Elasticsearch中进行数据分析和数据汇总的强大工具。 以下是一个示例聚合查询,统计字段"field1"和"field2"中不同值的数量: POST /my_index/_search { "size": 0, "aggs": { "field1_count": { "terms": { "field": "field1"...
ES 嵌套字段、多字段去重 cardinality 去重 body={"aggs": {"threat_name_aggs": {"cardinality": {"field":"alert.threat_name.keyword"} } },"collapse":{"field":"alert.threat_name.keyword","inner_hits": {"name":"top_rated","size": 1}...
"terms": { "field": "要group的字段" }, "aggregations": { "字段二的结果命名": { "terms": { "field": "要group的字段" } } } } } } 结果,one下面的buckets里面是two,每个two下面有自己的bukets,就是two的值和count。 java代码实现 ...
用于计算的值可以是特定的数值型字段,也可以通过脚本计算而来。 配置参数 field:用于计算的字段 script:由脚本生成用来计算的 value missing:文档缺省字段时的默认值 {"aggs": {"grades_stats": {"stats": {"field":"grade"} } } }//输出{ ..."aggregations": {"grades_stats": {"count":6,"min":60...