摘要：
主要知识点： 分组聚合操作—嵌套bucket。 本讲以前面电商实例，从颜色到品牌进行下钻分析，每种颜色的平均价格，以及找到每种颜色每个品牌的平均价格。 比如说，现在红色的电视有4台，同时这4台电视中，有3台是属于长虹的，1台是属于小米的，那么： 红色电视中的3台长虹的平均价格是多少？ 红色电视中的1台小米的平均价格是多少？ 下钻的意思是，已经... 阅读全文
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课程大纲 要学其他的metric（count,avg,max,min,sum) count：bucket，terms，自动就会有一个doc_count，就相当于是count avg：avg aggs，求平均值 max：求一个bucket内，指定field值最大的那个数据 min：求一个bucket内，指定field值最小的那个数据 sum：求一个bucket内，指定f... 阅读全文
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主要知识点： bucket+metric 计算分种颜色的电视的平均价格 语法： GET /tvs/sales/_search { "size" : 0, "aggs": { "colors": { "terms": { "field": "color" }, "aggs": { ... 阅读全文
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主要知识点： 学习聚合知识 一、准备数据 1、家电卖场案例背景建立index 以一个家电卖场中的电视销售数据为背景，来对各种品牌，各种颜色的电视的销量和销售额，进行各种各样角度的分析 PUT /tvs { "mappings": { "sales": { "properties": { "price": { "type": "long" }, "col... 阅读全文
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主要知识点， 修改IK分词器源码来基于mysql热更新词库 一、IK增加新词的原因 在第32小节中学习到了直接在es的词库中增加词语，来扩充自已的词库，但是这样做有以下缺点： （1）每次添加完，都要重启es才能生效，非常麻烦 （2）es是分布式的，可能有数百个节点，你不能每次都一个一个节点上面去修改 这一小节来学习让es不停机，直接在外部mysql中添加新的词语... 阅读全文
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主要知识点： bucket与metric核心慨念 一、核心慨念 1、bucket：一个数据分组 比如有下面几条数据： city name 北京 小李 北京 小王 上海 小张 上海 小丽 上海 小陈 基于city划分buckets（基于city进行分组） 划分出来两个bucket，一个是北京bucket，一个是上海bucket... 阅读全文
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主要知识点： 知道IK默认的配置文件信息 自定义词库 一、ik配置文件 ik配置文件地址：es/plugins/ik/config目录 IKAnalyzer.cfg.xml：用来配置自定义词库 main.dic：ik原生内置的中文词库，总共有27万多条，只要是这些单词，都会被分在一起 quantifier.dic：放了一些单位相关的词 su... 阅读全文