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  • 数据在ElasticSearch,需要对数据进行统计分析,怎么做?如何对excel2016中的数据进行分类汇总?在对表进行分类汇总之前,首先要对汇总表的关键字进行排序,对小计的字段进行排序,然后单击数据中的“小计”选项将其...

    数据在ElasticSearch,需要对数据进行统计分析,怎么做?

    如何对excel2016中的数据进行分类汇总?在对表进行分类汇总之前,首先要对汇总表的关键字进行排序,对小计的字段进行排序,然后单击数据中的“小计”选项将其打开。在分类汇总窗口,我们选择了分类字段【刚刚排序的字段】,选择了汇总方式,最后选择了汇总项目,然后点击【确定】按钮,可以根据自己的需要进行设置。现在我们可以看到当前的结果显示在每次小计之后。当然,我们也可以点击这里的左上角切换显示模式,显示不同类型的小计-

    这个问题很难回答。Es也可以理解为一种数据库。它不仅可以提供全文检索功能,还可以支持各种数值类的区间查询和聚合计算。与传统数据库一样,数据库一般用于存储元数据,如网站用户、用户资源等,这些数据的特点是数据量不是很大,而且这些数据一般都比较结构化。ES通常用于存储一些流数据,如应用日志,这也是目前ES应用最广泛的方面。这些数据的一个特点是这些数据的结构不是固定的。例如,不同程序员在不同模块中编写的日志字段的数量是不同的。这种数据不便于数据库处理。最后,传统的数据库,全文检索都很鸡肋,因为一般没有人用数据库来存储文本字段。从使用场景来看,上面显示了两者之间的区别。从技术上讲,全文检索的实现类似于倒排索引。然而,卢森毕竟是专业人士,而且已经做了十多年了。Lucene的索引效率和存储空间都比传统数据库快得多,而且速度也很快。以上是我对分歧的总结,希望能解答房东的疑惑。

    数据库中统计查询和分组查询有什么区别?

    1。例如,如果要按性别统计年龄组中的人数,有三个字段:姓名、性别和年龄。

    2。首先对统计数据使用数据透视表。步骤很简单。

    3。将数据透视表中的“年龄”字段分组:右键单击“年龄”数据,选择“分组”,并在弹出窗口中设置要分组的间隔值、初始值和结束值。

    在exec表中怎样分组统计数据?

    组统计可以参考以下操作:当数组重复时,分组是有意义的,因为一个人也可以被分成一个组,但这是没有意义的。分组由group by语句完成。语法如下:按职位分组,计算每个职位的最高和最低工资:name是其他查询字段。在select子句之后,只能显示分组字段和统计函数,而不能显示其他字段。添加其他字段“job”后发生错误时,可以找到重复的dName。根据以往对分组的理解,只要数据重复,就可以进行分组查询操作,但这与以前的分组操作不同。上一个分组基于一个实体表(EMP和Dept属于实体表)。但是,上面的数据是通过查询结果显示的,所以它是一个临时的虚拟表。但是,无论是实体表还是虚拟表,如果有重复,都会直接分组

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  • es多字段分组去重统计oracle中sql:select a1 ,b1 from dual group by a1 ,b1或select DISTINCT a1 ,b1 from duales分组去重统计:(话不多说,直接贴代码)TermsAggregationBuilder mobilesBuilder = ...

    <

    es多字段分组去重统计

    oracle中sql:

    select a1 ,b1 from dual group by a1 ,b1

    select DISTINCT a1 ,b1 from dual

    es分组去重统计:

    (话不多说,直接贴代码)

    TermsAggregationBuilder mobilesBuilder = AggregationBuilders.terms(“mobiles”).field(“mobile”);

    TermsAggregationBuilder msgIdsBuilder = AggregationBuilders.terms(“msgIds”).field(“msgId”);

    mobilesBuilder.subAggregation(msgIdsBuilder);

    SearchResponse searchResponse = this.getClient().prepareSearch(dailyIndexNamesByTime)

    .setFrom(0)

    .setSize(10000)

    .setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH)

    .addSort(“createDate”, SortOrder.DESC)

    .addAggregation(mobilesBuilder)

    .setQuery(boolQueryBuilder)

    .execute()

    .actionGet();

    查询结果:

    “aggregations”: {

    “mobiles”: {

    “doc_count_error_upper_bound”: 0,

    “sum_other_doc_count”: 0,

    “buckets”: [

    {

    “key”: “1500111111”,

    “doc_count”: 3,

    “msgIds”: {

    “doc_count_error_upper_bound”: 0,

    “sum_other_doc_count”: 0,

    “buckets”: [

    {

    “key”: “5d7e222f873a475790f4877af1fc4269”,

    “doc_count”: 2

    },

    {

    “key”: “231d9fd9348645ffa425396f31525f92”,

    “doc_count”: 1

    }

    ]

    }

    },

    {

    “key”: “1851000000”,

    “doc_count”: 3,

    “msgIds”: {

    “doc_count_error_upper_bound”: 0,

    “sum_other_doc_count”: 0,

    “buckets”: [

    {

    “key”: “04209177ebd54f88b21668a38115af37”,

    “doc_count”: 1

    },

    {

    “key”: “2866cdbae5b3468d803282a3ba3b038e”,

    “doc_count”: 1

    },

    {

    “key”: “ad5b9d0123084fb78b34e34397fc26de”,

    “doc_count”: 1

    }

    ]

    }

    },

    {

    “key”: “134522222”,

    “doc_count”: 1,

    “msgIds”: {

    “doc_count_error_upper_bound”: 0,

    “sum_other_doc_count”: 0,

    “buckets”: [ ]

    }

    }

    ]

    }

    }

    思路解析:

    先按照mobile分组,再根据mobile对每个msgId分组,最终,从aggregations中的每个mobil中遍历出magId个数。

    (描述得不太清晰,看代码和执行结果就好)————————————————

    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_35696548/article/details/102891860

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  • 我发现的唯一接近的事情是:Elasticsearch中的多个分组方式基本上,我试图获得与以下MySql查询等效的ES :select gender, age_range, count(distinct profile_id) as countFROM TABLE group by age_range, gender...

    我发现的唯一接近的事情是:Elasticsearch中的多个分组方式

    基本上,我试图获得与以下MySql查询等效的ES :

    select gender, age_range, count(distinct profile_id) as count

    FROM TABLE group by age_range, gender

    年龄和性别本身很容易获得:

    {

    "query": {

    "match_all": {}

    },

    "facets": {

    "ages": {

    "terms": {

    "field": "age_range",

    "size": 20

    }

    },

    "gender_by_age": {

    "terms": {

    "fields": [

    "age_range",

    "gender"

    ]

    }

    }

    },

    "size": 0

    }

    这使:

    {

    "ages": {

    "_type": "terms",

    "missing": 0,

    "total": 193961,

    "other": 0,

    "terms": [

    {

    "term": 0,

    "count": 162643

    },

    {

    "term": 3,

    "count": 10683

    },

    {

    "term": 4,

    "count": 8931

    },

    {

    "term": 5,

    "count": 4690

    },

    {

    "term": 6,

    "count": 3647

    },

    {

    "term": 2,

    "count": 3247

    },

    {

    "term": 1,

    "count": 120

    }

    ]

    },

    "total_gender": {

    "_type": "terms",

    "missing": 0,

    "total": 193961,

    "other": 0,

    "terms": [

    {

    "term": 1,

    "count": 94799

    },

    {

    "term": 2,

    "count": 62645

    },

    {

    "term": 0,

    "count": 36517

    }

    ]

    }

    }

    但是现在我需要这样的东西:

    [breakdown_gender] => Array

    (

    [1] => Array

    (

    [0] => 264

    [1] => 1

    [2] => 6

    [3] => 67

    [4] => 72

    [5] => 40

    [6] => 23

    )

    [2] => Array

    (

    [0] => 153

    [2] => 2

    [3] => 21

    [4] => 35

    [5] => 22

    [6] => 11

    )

    )

    请注意,这0,1,2,3,4,5,6是针对年龄范围的“映射”,因此它们实际上表示的是:)而不是数字。例如,性别[1](“男性”)细分为[246]的年龄范围[0](“18岁以下”)。

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  • facets接口可以根据query返回统计数据,其中的 terms_stats 是分组统计,根据key的情况返回value的统计数据,类似group by的意思。"terms_stats" : { "key_field" : "", "value_field" : "" }例子:查询每ip的请求...

    facets接口可以根据query返回统计数据,其中的 terms_stats 是分组统计,根据key的情况返回value的统计数据,类似group by的意思。

    "terms_stats" : { "key_field" : "", "value_field" : "" }

    例子:查询每个ip的请求执行时间

    查询语句:

    1: {

    2: "size": 0,

    3: "facets": {

    4: "ips_stats": {

    5: "terms_stats": {

    6: "key_field": "nginx_log.@fields.ip",

    7: "value_field": "nginx_log.@fields.request_time",

    8: "size": 5

    9: }

    10: }

    11: }

    12: }

    说明:

    第2行的 size 表示 hits 命中的返回0条;

    第3行的facets,第5行的terms_stats 是做分组查询的必要关键字。

    第4行的 ips_stats 是对这个分组查询的命名,可以自己随便起。

    第6行 key_field 表示对 nginx_log.@fields.ip 字段进行分组。

    第7行 value_field 表示 对 nginx_log.@fields.request_time 的值进行分组后的运算。

    第8行的 size 表示分组运算,最多返回多少行。

    这个例子的查询结果如下,这里简单起见,只返回了2条。:

    1: {

    2: "took": 35641,

    3: "timed_out": false,

    4: "_shards": {

    5: "total": 5,

    6: "successful": 5,

    7: "failed": 0

    8: },

    9: "hits": {

    10: "total": 193109307,

    11: "max_score": 1,

    12: "hits": []

    13: },

    14: "facets": {

    15: "ips_stats": {

    16: "_type": "terms_stats",

    17: "missing": 0,

    18: "terms": [

    19: {

    20: "term": "180.149.157.110",

    21: "count": 1871112,

    22: "total_count": 1871112,

    23: "min": 0.016,

    24: "max": 80.306,

    25: "total": 545853.1529999943,

    26: "mean": 0.2917266058899704

    27: },

    28: {

    29: "term": "59.49.225.22",

    30: "count": 515179,

    31: "total_count": 515179,

    32: "min": 0,

    33: "max": 600.004,

    34: "total": 27793.9160000002,

    35: "mean": 0.053950017372602924

    36: }

    37: ]

    38: }

    39: }

    40: }

    从结果我们可以看到,我们对 每个ip的执行时间计算了 个数、最大最小值,平均值,合计的计算。

    例子:按照每个ip的请求数排序

    查询JSON

    1: {

    2: "size": 0,

    3: "facets": {

    4: "time_stats": {

    5: "terms_stats": {

    6: "key_field": "nginx_log.@fields.ip",

    7: "value_field": "nginx_log.@fields.request_time",

    8: "size": 2,

    9: "order": "total"

    10: }

    11: }

    12: }

    13: }

    只比上述查询多了一个 order 属性.输出结果格式跟上面一样,只不过是排好序的,就不罗列了.

    例子:查询整个网站的执行时间

    查询json:

    1: {

    2: "query": {

    3: "match_all": {}

    4: },

    5: "size": 0,

    6: "facets": {

    7: "stat1": {

    8: "statistical": {

    9: "field": "nginx_log.@fields.request_time"

    10: }

    11: }

    12: }

    13: }

    说明:

    最初的查询条件我们没有写,意味着取全部,如果你想查询指定范围,可以在这里书写。第2-4行。第5行的size表示查询条件显示的数据条数。

    statistical 是对一个数字字段做统计的facet。

    结果:

    1: {

    2: "took": 4824,

    3: "timed_out": false,

    4: "_shards": {

    5: "total": 5,

    6: "successful": 5,

    7: "failed": 0

    8: },

    9: "hits": {

    10: "total": 193109307,

    11: "max_score": 1,

    12: "hits": []

    13: },

    14: "facets": {

    15: "stat1": {

    16: "_type": "statistical",

    17: "count": 142590544,

    18: "total": 59320216.00531181,

    19: "min": 0,

    20: "max": 5347.085,

    21: "mean": 0.4160178812790826,

    22: "sum_of_squares": 14578358539.95768,

    23: "variance": 102.06623708075713,

    24: "std_deviation": 10.102783630304923

    25: }

    26: }

    27: }

    这个方法的更多参考:

    整体参考资料:

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