Elasticsearch - Agrégations
Le cadre d'agrégation collecte toutes les données sélectionnées par la requête de recherche et se compose de nombreux blocs de construction, qui aident à créer des résumés complexes des données. La structure de base d'une agrégation est présentée ici -
"aggregations" : {
"" : {
"" : {
}
[,"meta" : { [] } ]?
[,"aggregations" : { []+ } ]?
}
[,"" : { ... } ]*
}
Il existe différents types d'agrégations, chacun ayant son propre objectif. Ils sont discutés en détail dans ce chapitre.
Agrégations de métriques
Ces agrégations aident à calculer des matrices à partir des valeurs de champ des documents agrégés et parfois certaines valeurs peuvent être générées à partir de scripts.
Les matrices numériques sont soit à valeur unique comme l'agrégation moyenne, soit à valeurs multiples comme les statistiques.
Agrégation moyenne
Cette agrégation est utilisée pour obtenir la moyenne de tout champ numérique présent dans les documents agrégés. Par exemple,
POST /schools/_search
{
"aggs":{
"avg_fees":{"avg":{"field":"fees"}}
}
}
En exécutant le code ci-dessus, nous obtenons le résultat suivant -
{
"took" : 41,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 2,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : 1.0,
"hits" : [
{
"_index" : "schools",
"_type" : "school",
"_id" : "5",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"name" : "Central School",
"description" : "CBSE Affiliation",
"street" : "Nagan",
"city" : "paprola",
"state" : "HP",
"zip" : "176115",
"location" : [
31.8955385,
76.8380405
],
"fees" : 2200,
"tags" : [
"Senior Secondary",
"beautiful campus"
],
"rating" : "3.3"
}
},
{
"_index" : "schools",
"_type" : "school",
"_id" : "4",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"name" : "City Best School",
"description" : "ICSE",
"street" : "West End",
"city" : "Meerut",
"state" : "UP",
"zip" : "250002",
"location" : [
28.9926174,
77.692485
],
"fees" : 3500,
"tags" : [
"fully computerized"
],
"rating" : "4.5"
}
}
]
},
"aggregations" : {
"avg_fees" : {
"value" : 2850.0
}
}
}
Agrégation de cardinalité
Cette agrégation donne le nombre de valeurs distinctes d'un champ particulier.
POST /schools/_search?size=0
{
"aggs":{
"distinct_name_count":{"cardinality":{"field":"fees"}}
}
}
En exécutant le code ci-dessus, nous obtenons le résultat suivant -
{
"took" : 2,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 2,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"distinct_name_count" : {
"value" : 2
}
}
}
Note - La valeur de la cardinalité est de 2 car il existe deux valeurs distinctes dans les frais.
Agrégation étendue des statistiques
Cette agrégation génère toutes les statistiques sur un champ numérique spécifique dans les documents agrégés.
POST /schools/_search?size=0
{
"aggs" : {
"fees_stats" : { "extended_stats" : { "field" : "fees" } }
}
}
En exécutant le code ci-dessus, nous obtenons le résultat suivant -
{
"took" : 8,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 2,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"fees_stats" : {
"count" : 2,
"min" : 2200.0,
"max" : 3500.0,
"avg" : 2850.0,
"sum" : 5700.0,
"sum_of_squares" : 1.709E7,
"variance" : 422500.0,
"std_deviation" : 650.0,
"std_deviation_bounds" : {
"upper" : 4150.0,
"lower" : 1550.0
}
}
}
}
Agrégation maximale
Cette agrégation trouve la valeur maximale d'un champ numérique spécifique dans les documents agrégés.
POST /schools/_search?size=0
{
"aggs" : {
"max_fees" : { "max" : { "field" : "fees" } }
}
}
En exécutant le code ci-dessus, nous obtenons le résultat suivant -
{
"took" : 16,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 2,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"max_fees" : {
"value" : 3500.0
}
}
}
Agrégation minimale
Cette agrégation trouve la valeur minimale d'un champ numérique spécifique dans les documents agrégés.
POST /schools/_search?size=0
{
"aggs" : {
"min_fees" : { "min" : { "field" : "fees" } }
}
}
En exécutant le code ci-dessus, nous obtenons le résultat suivant -
{
"took" : 2,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 2,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"min_fees" : {
"value" : 2200.0
}
}
}
Agrégation de somme
Cette agrégation calcule la somme d'un champ numérique spécifique dans les documents agrégés.
POST /schools/_search?size=0
{
"aggs" : {
"total_fees" : { "sum" : { "field" : "fees" } }
}
}
En exécutant le code ci-dessus, nous obtenons le résultat suivant -
{
"took" : 8,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 2,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"total_fees" : {
"value" : 5700.0
}
}
}
Il existe d'autres agrégations de métriques qui sont utilisées dans des cas particuliers, tels que l'agrégation de limites géographiques et l'agrégation de géocentres à des fins de géolocalisation.
Agrégations de statistiques
Agrégation de métriques à valeurs multiples qui calcule des statistiques sur des valeurs numériques extraites des documents agrégés.
POST /schools/_search?size=0
{
"aggs" : {
"grades_stats" : { "stats" : { "field" : "fees" } }
}
}
En exécutant le code ci-dessus, nous obtenons le résultat suivant -
{
"took" : 2,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 2,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"grades_stats" : {
"count" : 2,
"min" : 2200.0,
"max" : 3500.0,
"avg" : 2850.0,
"sum" : 5700.0
}
}
}
Métadonnées d'agrégation
Vous pouvez ajouter des données sur l'agrégation au moment de la demande à l'aide de la balise Meta et obtenir cela en réponse.
POST /schools/_search?size=0
{
"aggs" : {
"min_fees" : { "avg" : { "field" : "fees" } ,
"meta" :{
"dsc" :"Lowest Fees This Year"
}
}
}
}
En exécutant le code ci-dessus, nous obtenons le résultat suivant -
{
"took" : 0,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 2,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"min_fees" : {
"meta" : {
"dsc" : "Lowest Fees This Year"
},
"value" : 2850.0
}
}
}