分组完成以后，我们一般会对组中的数据进行聚合运算，例如求平均值、最大、最小、求和等，这些在ES中称为度量
比较常用的一些度量聚合方式：
-
Avg Aggregation：求平均值 -
Max Aggregation：求最大值 -
Min Aggregation：求最小值 -
Percentiles Aggregation：求百分比 -
Stats Aggregation：同时返回avg、max、min、sum、count等 -
Sum Aggregation：求和 -
Top hits Aggregation：求前几 -
Value Count Aggregation：求总数 -
……
测试聚合
创建索引：
PUT /cars
{
“settings”: {
“number_of_shards”: 1,
“number_of_replicas”: 0
},
“mappings”: {
“transactions”: {
“properties”: {
“color”: {
“type”: “keyword”
},
“make”: {
“type”: “keyword”
}
}
}
}
}
注意：在ES中，需要进行聚合、排序、过滤的字段其处理方式比较特殊，因此不能被分词。这里我们将color和make这两个文字类型的字段设置为keyword类型，这个类型不会被分词，将来就可以参与聚合
导入数据：
POST /cars/transactions/_bulk
{ “index”: {}}
{ “price” : 10000, “color” : “red”, “make” : “honda”, “sold” : “2014-10-28” }
{ “index”: {}}
{ “price” : 20000, “color” : “red”, “make” : “honda”, “sold” : “2014-11-05” }
{ “index”: {}}
{ “price” : 30000, “color” : “green”, “make” : “ford”, “sold” : “2014-05-18” }
{ “index”: {}}
{ “price” : 15000, “color” : “blue”, “make” : “toyota”, “sold” : “2014-07-02” }
{ “index”: {}}
{ “price” : 12000, “color” : “green”, “make” : “toyota”, “sold” : “2014-08-19” }
{ “index”: {}}
{ “price” : 20000, “color” : “red”, “make” : “honda”, “sold” : “2014-11-05” }
{ “index”: {}}
{ “price” : 80000, “color” : “red”, “make” : “bmw”, “sold” : “2014-01-01” }
{ “index”: {}}
{ “price” : 25000, “color” : “blue”, “make” : “ford”, “sold” : “2014-02-12” }
聚合为桶
首先，我们按照 汽车的颜色color来划分桶
GET /cars/_search
{
“size” : 0,
“aggs” : {
“popular_colors” : {
“terms” : {
“field” : “color”
}
}
}
}
-
size： 查询条数，这里设置为0，因为我们不关心搜索到的数据，只关心聚合结果，提高效率
-
aggs：声明这是一个聚合查询，是aggregations的缩写
-
popular_colors：给这次聚合起一个名字，任意。
-
terms：划分桶的方式，这里是根据词条划分
-
field：划分桶的字段
结果：
桶内度量
前面的例子告诉我们每个桶里面的文档数量，但是我们需要更复杂的文档度量，我们需要告诉Elasticsearch使用哪个字段，使用何种度量方式进行运算，这些信息要嵌套在桶内，度量的运算会基于桶内的文档进行
现在，为刚刚的聚合结果添加 求价格平均值的度量：
GET /cars/_search
{
“size” : 0,
“aggs” : {
“popular_colors” : {
“terms” : {
“field” : “color”
},
“aggs”:{
“avg_price”: {
“avg”: {
“field”: “price”
}
}
}
}
}
}
-
aggs：我们在上一个aggs(popular_colors)中添加新的aggs。可见
度量也是一个聚合 -
avg_price：聚合的名称
-
avg：度量的类型，这里是求平均值
-
field：度量运算的字段
结果：
桶内嵌套桶
刚刚的案例中，我们在桶内嵌套度量运算。事实上桶不仅可以嵌套运算， 还可以再嵌套其它桶。也就是说在每个分组中，再分更多组。
比如：我们想统计每种颜色的汽车中，分别属于哪个制造商，按照make字段再进行分桶
GET /cars/_search
{
“size” : 0,
“aggs” : {
“popular_colors” : {
“terms” : {
“field” : “color”
},
“aggs”:{
“avg_price”: {
“avg”: {
“field”: “price”
}
},
“maker”:{
“terms”:{
“field”:“make”
}
}
}
}
}
}
-
maker：在嵌套的aggs下新添一个桶，叫做maker
-
terms：桶的划分类型依然是词条
-
filed：这里根据make字段进行划分
小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
深知大多数初中级Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
因此收集整理了一份《2024年最新Java开发全套学习资料》送给大家，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。
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最后
分享一套我整理的面试干货，这份文档结合了我多年的面试官经验，站在面试官的角度来告诉你，面试官提的那些问题他最想听到你给他的回答是什么，分享出来帮助那些对前途感到迷茫的朋友。
面试经验技巧篇
- 经验技巧1 如何巧妙地回答面试官的问题
- 经验技巧2 如何回答技术性的问题
- 经验技巧3 如何回答非技术性问题
- 经验技巧4 如何回答快速估算类问题
- 经验技巧5 如何回答算法设计问题
- 经验技巧6 如何回答系统设计题
- 经验技巧7 如何解决求职中的时间冲突问题
- 经验技巧8 如果面试问题曾经遇见过，是否要告知面试官
- 经验技巧9 在被企业拒绝后是否可以再申请
- 经验技巧10 如何应对自己不会回答的问题
- 经验技巧11 如何应对面试官的“激将法”语言
- 经验技巧12 如何处理与面试官持不同观点这个问题
- 经验技巧13 什么是职场暗语
面试真题篇
- 真题详解1 某知名互联网下载服务提供商软件工程师笔试题
- 真题详解2 某知名社交平台软件工程师笔试题
- 真题详解3 某知名安全软件服务提供商软件工程师笔试题
- 真题详解4 某知名互联网金融企业软件工程师笔试题
- 真题详解5 某知名搜索引擎提供商软件工程师笔试题
- 真题详解6 某初创公司软件工程师笔试题
- 真题详解7 某知名游戏软件开发公司软件工程师笔试题
- 真题详解8 某知名电子商务公司软件工程师笔试题
- 真题详解9 某顶级生活消费类网站软件工程师笔试题
- 真题详解10 某知名门户网站软件工程师笔试题
- 真题详解11 某知名互联网金融企业软件工程师笔试题
- 真题详解12 国内某知名网络设备提供商软件工程师笔试题
- 真题详解13 国内某顶级手机制造商软件工程师笔试题
- 真题详解14 某顶级大数据综合服务提供商软件工程师笔试题
- 真题详解15 某著名社交类上市公司软件工程师笔试题
- 真题详解16 某知名互联网公司软件工程师笔试题
- 真题详解17 某知名网络安全公司校园招聘技术类笔试题
- 真题详解18 某知名互联网游戏公司校园招聘运维开发岗笔试题
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开发公司软件工程师笔试题
- 真题详解8 某知名电子商务公司软件工程师笔试题
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