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Elasticsearch 提供了强大的聚合功能，允许用户对数据进行深入的统计分析。度量（Metric）聚合是其中一种，它用于对数值型数据进行计算，如求和、平均值、最大值、最小值等。本文将详细介绍 Elasticsearch 的度量聚合，并提供完整的示例和解释。
度量聚合基础
度量聚合用于执行数值计算，它可以帮助我们快速获得数据集的关键统计信息。常见的度量聚合包括：
- Avg：计算平均值。
- Sum：计算总和。
- Min：找出最小值。
- Max：找出最大值。
- Stats：同时计算多个度量指标，如最大值、最小值、平均值和总和。
示例：Stats 聚合
假设我们有一个酒店数据索引，我们想要计算每个酒店品牌的用户评分的最小值、最大值和平均值。
DSL 查询
GET /hotel/_search
{"size": 0,"aggs": {"brandAgg": {"terms": {"field": "brand","size": 20},"aggs": {"score_stats": {"stats": {"field": "score"}}}}}
}
解释
size: 0表示我们不需要原始文档的列表，只关心聚合结果。aggs：定义聚合的区域。brandAgg：为聚合操作定义的名称，这里使用了 Terms 聚合按品牌分组。terms：指定聚合类型为词条聚合，field指定聚合字段为brand，size限制返回的品牌数量。score_stats：在 Brands 聚合内部定义的子聚合，用于计算评分统计。stats：聚合类型，用于计算score字段的多个统计指标。
嵌套度量聚合
度量聚合可以嵌套在其他聚合内部，例如在桶聚合内部计算每个桶的度量指标。
DSL 查询
GET /hotel/_search
{"size": 0,"aggs": {"brandAgg": {"terms": {"field": "brand","size": 20,"order": {"_count": "asc"}},"aggs": {"scoreAgg": {"stats": {"field": "score"}}}}}
}
解释
order：指定 Bucket 聚合结果的排序方式，这里按照_count升序排列。scoreAgg：在 Brands 聚合内部定义的另一个子聚合，用于计算每个品牌评分的统计数据。
结语
度量聚合是 Elasticsearch 中进行数值计算的重要工具。通过本篇文章的示例和解释，你应该对如何使用度量聚合有了更深入的理解。无论是计算平均评分、总和、最大值还是最小值，度量聚合都能提供灵活且强大的支持。掌握度量聚合的使用，将有助于你更有效地进行数据分析和探索。希望本文能够帮助你在实际项目中更好地利用 Elasticsearch 的聚合功能。