Elasticsearch各种高级文档操作3

本文介绍: 本文来记录几种Elasticsearch的文档操作。

本文来记录几种Elasticsearch的文档操作

文章目录

初始化文档数据
聚合查询文档
State 聚合查询文档
- 概述
- 操作实例
桶聚合查询文档
本文小结

初始化文档数据

在进行各种文档操作之前，我们先进行初始化文档数据的工作

在这里插入图片描述

聚合查询文档

概述

聚合允许使用者对 es 文档进行统计分析，类似与关系型数据库中的 group by，当然还有很多其他的聚合，例如取最大值、平均值等等。

对某个字段取最大值 max 示例

在 apifox 中，向 ES 服务器发 GET请求：http://localhost:9200/person/_search，请求体内容为：

在这里插入图片描述

服务器响应结果

{
    "took": 2,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 4,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": null,
        "hits": []
    },
    "aggregations": {
        "max_age": {
            "value": 25.0
        }
    }
}

对某个字段取最小值 min 示例

在 apifox 中，向 ES 服务器发 GET请求：http://localhost:9200/person/_search，请求体内容为：

在这里插入图片描述

服务器响应结果

{
    "took": 1,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 4,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": null,
        "hits": []
    },
    "aggregations": {
        "min_age": {
            "value": 20.0
        }
    }
}

对某个字段求和 sum 示例

在 apifox 中，向 ES 服务器发 GET请求：http://localhost:9200/person/_search，请求体内容为：

在这里插入图片描述

服务器响应结果

{
    "took": 1,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 4,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": null,
        "hits": []
    },
    "aggregations": {
        "sum_age": {
            "value": 88.0
        }
    }
}

对某个字段取平均值 avg 示例

在 apifox 中，向 ES 服务器发 GET请求：http://localhost:9200/person/_search，请求体内容为：

在这里插入图片描述

服务器响应结果

{
    "took": 1,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 4,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": null,
        "hits": []
    },
    "aggregations": {
        "avg_age": {
            "value": 22.0
        }
    }
}

对某个字段的值进行去重之后再取总数示例

在 apifox 中，向 ES 服务器发 GET请求：http://localhost:9200/person/_search，请求体内容为：

在这里插入图片描述

State 聚合查询文档

概述

stats 聚合，对某个字段一次性返回 count，max，min，avg 和 sum 五个指标。

操作实例

在 apifox 中，向 ES 服务器发 GET请求：http://localhost:9200/person/_search，请求体内容为：

在这里插入图片描述

服务器响应结果

在这里插入图片描述

桶聚合查询文档

概述

桶聚和相当于 sql 中的 group by 语句。

terms 聚合，分组统计的示例

在 apifox 中，向 ES 服务器发 POST 请求：http://localhost:9200/person/_search，请求体内容为：

在这里插入图片描述

查询成功后，服务器响应结果

{
    "took": 4,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 4,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": null,
        "hits": []
    },
    "aggregations": {
        "age_groupby": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
                {
                    "key": 20,
                    "doc_count": 1
                },
                {
                    "key": 21,
                    "doc_count": 1
                },
                {
                    "key": 22,
                    "doc_count": 1
                },
                {
                    "key": 25,
                    "doc_count": 1
                }
            ]
        }
    }
}

在 terms 分组下再进行聚合的示例

在 apifox 中，向 ES 服务器发 POST 请求：http://localhost:9200/person/_search，请求体内容为：

在这里插入图片描述

查询成功后，服务器响应结果

{
    "took": 7,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 4,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": null,
        "hits": []
    },
    "aggregations": {
        "age_groupby": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
                {
                    "key": 20,
                    "doc_count": 1,
                    "sum_age": {
                        "value": 20.0
                    }
                },
                {
                    "key": 21,
                    "doc_count": 1,
                    "sum_age": {
                        "value": 21.0
                    }
                },
                {
                    "key": 22,
                    "doc_count": 1,
                    "sum_age": {
                        "value": 22.0
                    }
                },
                {
                    "key": 25,
                    "doc_count": 1,
                    "sum_age": {
                        "value": 25.0
                    }
                }
            ]
        }
    }
}