一 序
本文属于极客时间Elasticsearch核心技术与实战学习笔记系列。
本节课简单介绍ES聚合分析。
二 聚合（Aggregation）
Kibana 可视化报表 就是基于 Aggregation实现。
集合的分类
- Bucket Aggregation - 一些列满足特定条件的文档的集合
- Metric Aggregation - 一些数学运算，可以对文档字段进行统计分析
- Pipeline Aggregation - 对其他的聚合结果进行二次聚合
- Matrix Aggregation - 支持对多个字段的操作并提供一个结果矩阵
metric bucket
- Metric - 一些系统的统计方法（类似 count）
- Bucket - 一组满足条件的文档（group by）
Bucket
一些例子
- 杭州属于浙江 / 演员是男或女
- 嵌套关系 - 杭州属于浙江属于中国属于亚洲
ES 提供了许多的类型的 Bucket，帮助用多种方式划分文档
- Tern & Range (时间 / 年龄区间 / 地理位置)
metric
- Metric 会基于数据集计算结果，除了支持在字段上进行计算，同样也支持在脚本（painless script）产生的结果之上进行计算
- 大多数 Metric 是数学计算，仅输出一个值
- min / max / sum / avg /cardinality
- 部分 metric 支持输出多个数值
- stats / percentiles / percentile_ranks
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