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• 概述
• 官方说明
• 案例

概述

继续跟中华石杉老师学习ES，第36篇

课程地址： https://www.roncoo.com/view/55

官方说明

Histogram Aggregation： 戳这里

histogram：类似于terms，也是进行bucket分组操作，接收一个field，按照这个field的值的各个范围区间，进行bucket分组操作 .

"histogram":{
"field": "price",
"interval": 2000
},

• interval：2000，划分范围

  ，0~2000，2000~4000，4000~6000，6000~8000，8000~10000

  类似的，每个范围对应一个bucket

• 根据price的值，比如2500，看落在哪个区间内，落在

  2000~4000

  ，此时就会将这条数据放入2000~4000对应的那个bucket中

• histogram也是bucket划分的一种方法，就好比terms，将field值相同的数据划分到一个bucket中

bucket有了之后，就可以对每个bucket执行avg，count，sum，max，min，等各种metric操作，聚合分析

案例

需求： 按价格区间统计电视销量和销售额

原始数据：

DSL：

GET /tvs/sales/_search
{
"size" : 0,
"aggs":{
"price":{
"histogram":{
"field": "price",
"interval": 2000
},
"aggs":{
"revenue": {
"sum": {
"field" : "price"
}
}
}
}
}
}

返回数据

{
"took": 3,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 8,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"price": {
"buckets": [
{
"key": 0,
"doc_count": 3,
"revenue": {
"value": 3700
}
},
{
"key": 2000,
"doc_count": 4,
"revenue": {
"value": 9500
}
},
{
"key": 4000,
"doc_count": 0,
"revenue": {
"value": 0
}
},
{
"key": 6000,
"doc_count": 0,
"revenue": {
"value": 0
}
},
{
"key": 8000,
"doc_count": 1,
"revenue": {
"value": 8000
}
}
]
}
}
}