Elasticsearch & Full Text Search Systems · レッスン

メトリック集計

さまざまなメトリック集計タイプを使い、データ全体の合計、平均、最小値、最大値、件数などを計算します。

「メトリック集計」はCoddyKit上の無料Elasticsearch & Full Text Search Systemsレッスンです。これはレッスン1/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはElasticsearch & Full Text Search Systems学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Elasticsearch & Full Text Search Systemsコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Discover Data Insights

What if you could ask "how much total sales did we have last month?" or "what's the average price of our products?" Aggregations in Elasticsearch let you do exactly that!

They provide powerful analytical capabilities beyond simple search. Think of them as SQL's GROUP BY and aggregate functions, but for your search data.

Unpacking Metric Aggregations

Metric aggregations are the simplest type of aggregation. They calculate a single metric (like a sum, average, min, or max) over a set of documents.

They give you numerical summaries of your data, helping you quickly understand key statistics and trends without retrieving all individual documents.

Indexing Sample Sales Data

To demonstrate metric aggregations, let's index some sample sales data. We'll use documents with a price field.

Run this curl command to add our first product:

curl -X PUT "localhost:9200/sales_data/_doc/1?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "product": "Laptop",
  "price": 1200,
  "quantity": 1
}'

Adding More Sample Data

Great! To have more data for our aggregations, let's add two more products. Imagine you've run similar curl commands for these:

sales_data/_doc/2: {"product": "Mouse", "price": 25, "quantity": 2}
sales_data/_doc/3: {"product": "Keyboard", "price": 75, "quantity": 1}

Now we have a small dataset to work with!

Calculating the Average (`avg`)

The avg aggregation calculates the arithmetic mean of a numeric field. It's perfect for finding the average price of products, average age, or average score.

Let's find the average price of our indexed products:

curl -X GET "localhost:9200/sales_data/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "average_price": {
      "avg": {
        "field": "price"
      }
    }
  }
}'

Summing Up Values (`sum`)

The sum aggregation calculates the total sum of a numeric field's values. This is ideal for finding total sales, total quantity, or total revenue.

Let's calculate the total price of all indexed products:

curl -X GET "localhost:9200/sales_data/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "total_price": {
      "sum": {
        "field": "price"
      }
    }
  }
}'

Finding Min and Max (`min`, `max`)

The min and max aggregations return the smallest and largest values of a numeric field, respectively. They help identify outliers or boundary values in your data.

Let's find the cheapest and most expensive product prices:

curl -X GET "localhost:9200/sales_data/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "min_price": { "min": { "field": "price" } },
    "max_price": { "max": { "field": "price" } }
  }
}'

Counting Values (`value_count`)

The value_count aggregation counts the number of documents that have a value for a specific field. It's different from a document count because it only considers documents where the field exists and is not null.

Let's count how many products have a 'price' field:

curl -X GET "localhost:9200/sales_data/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "price_count": {
      "value_count": {
        "field": "price"
      }
    }
  }
}'

All Stats in One Go (`stats`)

The stats aggregation is a convenience aggregation that computes min, max, sum, avg, and count (of values) all at once for a numeric field.

It saves you from writing five separate aggregations and is great for a quick overview!

curl -X GET "localhost:9200/sales_data/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "price_stats": {
      "stats": {
        "field": "price"
      }
    }
  }
}'

Metric Aggregation Check

Consider a scenario where you have a list of product prices: 100, 50, 200, 50, null.

What would be the result of a value_count aggregation on the 'price' field?

Metric Aggregations Recap

In this lesson, you've learned about Elasticsearch metric aggregations, powerful tools for summarizing your data:

avg: Calculates the arithmetic mean.
sum: Computes the total sum.
min & max: Finds the smallest and largest values.
value_count: Counts non-null field values.
stats: A convenient way to get all basic stats at once.

These aggregations are fundamental for understanding the numerical characteristics of your data and are often combined for more complex analysis.

よくある質問

「メトリック集計」レッスンは無料ですか？

はい。「メトリック集計」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Elasticsearch & Full Text Search Systemsコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Elasticsearch & Full Text Search Systemsコースには全4レッスンが含まれています。

「メトリック集計」で何を学びますか？

さまざまなメトリック集計タイプを使い、データ全体の合計、平均、最小値、最大値、件数などを計算します。ブラウザで直接実行するハンズオンコードでElasticsearch & Full Text Search Systemsを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

Elasticsearch & Full Text Search Systemsを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのElasticsearch & Full Text Search Systemsは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン1/4です。

「メトリック集計」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このElasticsearch & Full Text Search Systemsレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのElasticsearch & Full Text Search Systemsレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

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