elasticsearch 聚合操作包括哪些

Elasticsearch 聚合操作（Aggregations）是一种数据分析的方式，可以对文档进行分组、过滤、统计等操作，包括以下几种：

1. 桶（Bucket）聚合：将文档按照某些条件（如字段值、日期范围等）分成不同的桶，然后对每个桶进行统计。

2. 指标（Metric）聚合：对文档的某些数值字段进行统计，如求和、平均值、最大值、最小值等。

3. 矩阵（Matrix）聚合：将多个桶组合成矩阵，然后对矩阵进行统计。

4. 嵌套（Nested）聚合：对嵌套的文档进行聚合，可以进行多层嵌套。

5. 脚本（Script）聚合：使用脚本来自定义聚合操作。

6. 分析（Pipeline）聚合：对聚合结果进行二次处理，如排序、过滤、计算百分比等。

以上是 Elasticsearch 聚合操作的主要类型，不同的聚合类型可以组合使用，构建复杂的数据分析流程。

相关问题

操作es聚合操作并显示其他字段_Elasticsearch 之聚合分析入门

在 Elasticsearch 中，聚合操作是一种非常强大的数据分析工具，可以从数据中提取有意义的信息，帮助我们更好地了解数据。下面是一个简单的例子，演示如何使用聚合操作并显示其他字段。

假设你有一个存储了用户行为数据的索引，其中包含了用户的 ID、行为类型、行为时间等字段。现在，你想要对这些数据进行聚合分析，以了解不同用户的行为模式和时间分布情况，并在结果中显示用户的 ID。

以下是一个示例查询：

GET user_behavior/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "user_count": {
      "cardinality": {
        "field": "user_id"
      }
    },
    "behavior_type": {
      "terms": {
        "field": "behavior_type"
      },
      "aggs": {
        "time_distribution": {
          "date_histogram": {
            "field": "behavior_time",
            "interval": "day"
          }
        }
      }
    }
  }
}

这个查询使用了两个聚合操作：

1. `cardinality` 聚合操作统计了不同用户的数量，即用户总数。
2. `terms` 聚合操作按照行为类型进行分组，并在每个分组中使用 `date_histogram` 对行为时间进行分组，并且设置了按天进行时间间隔分组。

这个查询将返回一个包含聚合结果的响应体，其中包括了用户总数和每个行为类型的时间分布情况。此外，还可以看到每个行为类型的结果中包含了用户的 ID 字段。

需要注意的是，如果想要在聚合结果中显示其他字段，需要在聚合操作中添加该字段。例如，在上面的查询中，如果你还想要显示用户的姓名字段，需要将其添加到 `terms` 聚合操作中。

希望这个例子能够帮助你更好地理解 Elasticsearch 中的聚合操作，并且能够借此了解如何在聚合结果中显示其他字段。

elasticsearch 聚合 api

Elasticsearch 的聚合（Aggregation）API 可以用于对数据进行分组、统计和计算。通过聚合，你可以从数据中获取有关其特征和关系的有用信息。以下是一个示例聚合 API 的请求体：

GET /index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_field": {
      "terms": {
        "field": "field_name.keyword",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "stats_field": {
          "stats": {
            "field": "numeric_field"
          }
        }
      }
    }
  }
}

在这个示例中，我们使用了一个聚合（Aggregation）查询。首先，我们指定了索引名（index）和搜索操作（search）。然后，我们设置了 `size` 参数为 `0`，这表示我们只关心聚合的结果而不需要返回匹配的文档。

接下来，我们定义了一个聚合块（aggs），名为 `group_by_field`，其中使用 `terms` 聚合将 `field_name.keyword` 字段进行分组。我们还设置了 `size` 参数为 `10`，表示最多返回 10 个分组。

在 `group_by_field` 聚合中，我们还定义了一个子聚合（aggs），名为 `stats_field`。我们使用 `stats` 聚合计算 `numeric_field` 字段的统计信息，如最小值、最大值、平均值等。

通过执行这个聚合查询，你将会获得基于 `field_name.keyword` 字段进行分组的结果，并且在每个分组中还包括了 `numeric_field` 字段的统计信息。

请注意，上述示例只是聚合 API 的一个简单示例，实际使用中你可以根据需求组合不同的聚合类型和参数来完成更复杂的分析任务。