Kibana操作Elasticsearch-Aggregations聚合数据分析

这篇文章呢，主要演示Kibana操作Elasticsearch做数据分析

聚合 Aggregations
聚合提供了从数据中分组和提取数据的能力。最简单的聚合方法大致等于SQL GROUPBY和SQL聚合函数。在Elasticsearch中,您有执行搜索返回hits (命中结果) ,并且同时返回聚合结果,把一个响应中的所有hits (命中结果)分隔开的能力。这是非常强大且有效的,您可以执行查询和多个聚合,并且在一次使用中得到各自的(任何一个的)返回结果,使用一次简洁和简化的API来避免网络往返。

基本操作

GET bank/_search
{"query": {"match": {"address": "mill"}},"aggs": {"ageAgg": {"terms": {"field": "age","size": 10}},"ageAvg":{"avg": {"field": "age"}},"balanceAvg":{"avg":{"field": "balance"}}},"size": 0
}#terms这个有点类似于Group BY 进行分组的，这里是查询所有数据，address为mill的然后得到的数据根据age进行分组，取出前10条
#ageAvg这个聚合体中是求出整个数据中的age的平均值
#balanceAvg这个是查这些数据的平均balance值

嵌套查询

#按照年龄聚合，并且请求这些年龄段的这些人的平均薪资
GET bank/_search
{"query": {"match_all": {}},"aggs": {"ageAgg": {"terms": {"field": "age","size": 100},"aggs": {"ageAvg": {"avg": {"field": "balance"}}}}}
}
#这里是根据年龄段分组后，在统计每个年龄段的平均balance

多重嵌套查询.

#查询所有年龄分布，并且这些年龄段中M的平均薪资和F的平均薪资一级这个年龄段的总体平均薪资
GET bank/_search
{"query": {"match_all": {}},"aggs": {"ageAgg": {"terms": {"field": "age","size": 100},"aggs": {"gendrAgg": {"terms": {"field": "gender.keyword","size": 10},"aggs": {"balanceAvg": {"avg": {"field": "balance"}}}},"ageBalanceAvg":{"avg": {"field": "balance"}}}}}
}
#先查询出所有的数据，
#然后按照年龄进行分组，terms
#在分好组的每块数据中又区分出M/F性别进行分组，并得到M/F的平均薪资
#在当前这个年龄段组中计算出平均薪资

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