ElasticSearch 分组查询的几个例子

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。

相关技术参考:http://stackoverflow.com/questions/16549001/elasticsearch-order-responses-and-then-facet/16568770

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:

http://www.elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-facets-statistical-facet.html

 

posted on 2018-08-22 17:53  啊哈哈哈哈-  阅读(9217)  评论(0编辑  收藏  举报