ElasticSearch 的 聚合(Aggregations)-javaAPI示例

时间: 2024-01-21 08:04:33 浏览: 80
好的,以下是一个简单的ElasticSearch聚合的Java API示例: ```java import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse; import org.elasticsearch.client.Client; import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders; import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders; import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.histogram.DateHistogramInterval; import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.histogram.Histogram; import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.Terms; import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.sum.Sum; import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.valuecount.ValueCount; import static org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders.rangeQuery; public class ElasticSearchAggregationExample { public static void main(String[] args) { // 创建ElasticSearch客户端 Client client = // ...; // 构建查询条件 QueryBuilder query = QueryBuilders.boolQuery() .must(rangeQuery("timestamp").gte("2022-01-01T00:00:00").lte("2022-01-31T23:59:59")); // 构建聚合条件 AggregationBuilder aggregation = AggregationBuilders .dateHistogram("sales_over_time") .field("timestamp") .dateHistogramInterval(DateHistogramInterval.DAY) .subAggregation( AggregationBuilders .terms("product_types") .field("product_type") .subAggregation( AggregationBuilders.sum("total_sales").field("sales"), AggregationBuilders.count("transaction_count").field("transaction_id") ) ); // 执行查询 SearchResponse response = client.prepareSearch("my_index") .setQuery(query) .addAggregation(aggregation) .execute() .actionGet(); // 解析聚合结果 Histogram histogram = response.getAggregations().get("sales_over_time"); for (Histogram.Bucket bucket : histogram.getBuckets()) { System.out.println("Date: " + bucket.getKeyAsString()); Terms productTypes = bucket.getAggregations().get("product_types"); for (Terms.Bucket productType : productTypes.getBuckets()) { System.out.println("Product Type: " + productType.getKeyAsString()); Sum totalSales = productType.getAggregations().get("total_sales"); System.out.println("Total Sales: " + totalSales.getValue()); ValueCount transactionCount = productType.getAggregations().get("transaction_count"); System.out.println("Transaction Count: " + transactionCount.getValue()); } } // 关闭客户端 client.close(); } } ``` 这个示例通过ElasticSearch的Java API执行了一个聚合,其中包含了两层嵌套聚合,分别按照日期和产品类型对销售数据进行了汇总,输出了每个日期和产品类型的销售总额和交易次数。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

java使用es查询的示例代码

本篇文章主要介绍了java使用es查询的示例代码,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

java-high-level-REST-client.pdf

elasticsearch7.10Java高级客户端(high-level)官方文档(英文)。 由官方文档导出的PDF格式的英文文档。high-level 是官方唯一在持续维护的java的elasticsearch客户端
recommend-type

JAVA使用ElasticSearch查询in和not in的实现方式

今天小编就为大家分享一篇关于JAVA使用Elasticsearch查询in和not in的实现方式,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
recommend-type

大数据之flink教程-TableAPI和SQL.pdf

2.7.4 输出到 ElasticSearch 16 2.7.5 输出到 MySql 17 2.8 将表转换成 DataStream 18 2.9 Query 的解释和执行 20 1. 优化查询计划 20 2. 解释成 DataStream 或者 DataSet 程序 20 第三章 流处理中的特殊概念 20 3.1...
recommend-type

基于51单片机的音乐播放器设计+全部资料+详细文档(高分项目).zip

【资源说明】 基于51单片机的音乐播放器设计+全部资料+详细文档(高分项目).zip基于51单片机的音乐播放器设计+全部资料+详细文档(高分项目).zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

list根据id查询pid 然后依次获取到所有的子节点数据

可以使用递归的方式来实现根据id查询pid并获取所有子节点数据。具体实现可以参考以下代码: ``` def get_children_nodes(nodes, parent_id): children = [] for node in nodes: if node['pid'] == parent_id: node['children'] = get_children_nodes(nodes, node['id']) children.append(node) return children # 测试数
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。