一 序
本文屬于極客時間Elasticsearch核心技術與實戰學習筆記系列。
本節課簡單介紹ES聚合分析。
二 聚合（Aggregation）
Kibana 可視化報表 就是基于 Aggregation實作。
集合的分類
- Bucket Aggregation - 一些列滿足特定條件的文檔的集合
- Metric Aggregation - 一些數學運算，可以對文檔字段進行統計分析
- Pipeline Aggregation - 對其他的聚合結果進行二次聚合
- Matrix Aggregation - 支援對多個字段的操作并提供一個結果矩陣
metric bucket
- Metric - 一些系統的統計方法（類似 count）
- Bucket - 一組滿足條件的文檔（group by）
Bucket
一些例子
- 杭州屬于浙江 / 演員是男或女
- 嵌套關系 - 杭州屬于浙江屬于中國屬于亞洲
ES 提供了許多的類型的 Bucket，幫助用多種方式劃分文檔
- Tern & Range (時間 / 年齡區間 / 地理位置)
metric
- Metric 會基于資料集計算結果，除了支援在字段上進行計算，同樣也支援在腳本（painless script）産生的結果之上進行計算
- 大多數 Metric 是數學計算，僅輸出一個值
- min / max / sum / avg /cardinality
- 部分 metric 支援輸出多個數值
- stats / percentiles / percentile_ranks
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