Elasticsearch dan Sistem Carian Teks Penuh · Pelajaran

Pengagregatan Saluran

Rantaikan pengagregatan untuk melakukan pengiraan pada hasil pengagregatan lain, lalu menghasilkan saluran analitik yang canggih.

Pelajaran 3 daripada 411 langkah

Pengagregatan Saluran ialah pelajaran Elasticsearch dan Sistem Carian Teks Penuh percuma di CoddyKit. Ini ialah pelajaran 3 daripada 4. Sebanyak 3 pelajaran dalam laluan pembelajaran ini boleh dibaca sepenuhnya secara percuma — selepas itu, CoddyKit PRO membuka akses kepada semua pelajaran, serta latihan praktikal dengan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7. Pelajaran ini merupakan sebahagian daripada laluan pembelajaran Elasticsearch dan Sistem Carian Teks Penuh, dan kemajuan anda disegerakkan merentas web serta aplikasi CoddyKit. Kursus Elasticsearch dan Sistem Carian Teks Penuh merangkumi sejumlah 4 pelajaran.

Pengenalan kepada Agregasi Pipeline

Selamat datang ke Agregasi Pipeline! Setakat ini, kita telah mempelajari agregasi metrik dan baldi.

Agregasi pipeline membawa analisis selangkah lebih jauh. Agregasi ini beroperasi pada hasil agregasi lain, membolehkan anda merangkaikannya untuk analitis yang lebih canggih.

Melangkaui Agregasi Asas

Anggaplah agregasi asas memberikan statistik dalam setiap baldi (contohnya, jumlah jualan bagi setiap kategori produk).

Agregasi pipeline pula membolehkan anda mengira statistik merentas baldi tersebut atau mengikut masa. Contohnya, mencari jumlah keseluruhan bagi 'jumlah jualan mengikut kategori'.

Merangkaikan Agregasi

Idea terasnya ialah perangkaian. Agregasi pipeline menerima inputnya daripada output agregasi lain.

Agregasi ini memproses hasil agregasi 'sejiran' atau 'induk'.
Ini membolehkan analisis berbilang peringkat, apabila satu pengiraan menjadi input kepada pengiraan seterusnya.

Agregasi sum_bucket

Salah satu agregasi pipeline yang biasa digunakan ialah sum_bucket. Agregasi ini mengira jumlah metrik tertentu merentas semua baldi sejiran.

Kes penggunaan: Anda telah mengumpulkan jualan mengikut kategori produk dan mengira jumlah jualan bagi setiap kategori. Kini anda mahu mencari jumlah keseluruhan jualan merentas semua kategori.

sum_bucket dalam Tindakan

Contoh ini mula-mula mendapatkan jumlah jualan bagi setiap kategori, kemudian menggunakan sum_bucket untuk menjumlahkan jumlah kategori tersebut menjadi jumlah keseluruhan. Anda boleh menghantar JSON ini kepada Elasticsearch menggunakan curl -XGET 'localhost:9200/your_index/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'...'

{ "size": 0,
  "aggs": {
    "sales_by_category": {
      "terms": { "field": "product_category.keyword" },
      "aggs": {
        "total_sales_per_category": { "sum": { "field": "sales_amount" } }
      }
    },
    "overall_total_sales": {
      "sum_bucket": {
        "buckets_path": "sales_by_category>total_sales_per_category"
      }
    }
  }
}

Agregasi avg_bucket

Sama seperti sum_bucket, agregasi avg_bucket mengira purata metrik tertentu merentas semua baldi sejiran.

Kes penggunaan: Selepas mendapatkan jumlah jualan bagi setiap kategori produk, anda mungkin mahu mengetahui jumlah jualan purata *bagi setiap kategori*.

avg_bucket dalam Tindakan

Di sini, kita menggunakan avg_bucket untuk mengira purata nilai 'jumlah jualan bagi setiap kategori'. Perhatikan bahawa buckets_path kekal sama, dengan merujuk kepada agregasi yang hasilnya ingin kita puratakan.

{ "size": 0,
  "aggs": {
    "sales_by_category": {
      "terms": { "field": "product_category.keyword" },
      "aggs": {
        "total_sales_per_category": { "sum": { "field": "sales_amount" } }
      }
    },
    "average_sales_per_category": {
      "avg_bucket": {
        "buckets_path": "sales_by_category>total_sales_per_category"
      }
    }
  }
}

min_bucket & max_bucket

Elasticsearch turut menyediakan agregasi pipeline min_bucket dan max_bucket.

min_bucket: Mencari nilai minimum metrik yang ditentukan daripada semua baldi sejiran.
max_bucket: Mencari nilai maksimum metrik yang ditentukan daripada semua baldi sejiran.

Agregasi ini berfungsi seperti sum_bucket dan avg_bucket, tetapi operasinya diubah.

Memahami buckets_path

Parameter buckets_path amat penting untuk agregasi pipeline. Parameter ini memberitahu Elasticsearch output agregasi yang perlu digunakan sebagai input.

Parameter ini menggunakan pemisah > untuk agregasi bersarang (contohnya, parent_agg>child_agg).
Anda juga boleh merujuk kepada kiraan dokumen bagi sesuatu baldi menggunakan _count (contohnya, sales_by_category>_count).

Semakan Agregasi Pipeline

Mari uji pemahaman anda tentang agregasi pipeline!

Jawab dalam pelajaran interaktif

Imbas Kembali Agregasi Pipeline

Syabas! Dalam pelajaran ini, anda telah mempelajari:

Apakah agregasi pipeline dan sebabnya agregasi ini berkuasa.
Bagaimana agregasi ini membolehkan anda melakukan pengiraan merentas hasil agregasi lain.
Jenis utama seperti sum_bucket, avg_bucket, min_bucket dan max_bucket.
Kepentingan parameter buckets_path untuk merujuk kepada output agregasi.

Agregasi pipeline membolehkan analisis data yang lebih mendalam dalam Elasticsearch!

Percuma untuk bermula

Pelajari Elasticsearch dan Sistem Carian Teks Penuh dengan tutor kecerdasan buatan — percuma

Tulis dan jalankan kod sebenar dalam pelayar anda, dapatkan bantuan segera daripada tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7, dan sambung semula dari tempat anda berhenti di web atau dalam aplikasi.

Kursus: 12
Pelajaran: 48

Mula belajar secara percuma Lihat kursus penuh

Soalan Lazim

Adakah pelajaran “Pengagregatan Saluran” percuma?

Ya — sebanyak 3 pelajaran dalam laluan pembelajaran Elasticsearch dan Sistem Carian Teks Penuh, termasuk “Pengagregatan Saluran”, boleh dibaca sepenuhnya secara percuma di web ini. Selepas itu, CoddyKit PRO membuka akses kepada semua pelajaran, serta latihan interaktif dengan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7. Kursus Elasticsearch dan Sistem Carian Teks Penuh merangkumi sejumlah 4 pelajaran.

Apakah yang akan saya pelajari dalam “Pengagregatan Saluran”?

Rantaikan pengagregatan untuk melakukan pengiraan pada hasil pengagregatan lain, lalu menghasilkan saluran analitik yang canggih. Anda berlatih Elasticsearch dan Sistem Carian Teks Penuh menggunakan kod praktikal yang dijalankan terus dalam pelayar, manakala tutor kecerdasan buatan 24/7 menjawab soalan anda semasa anda mengikuti pelajaran.

Adakah saya memerlukan pengalaman untuk memulakan Elasticsearch dan Sistem Carian Teks Penuh?

Tiada pengalaman terdahulu diperlukan. Pembelajaran Elasticsearch dan Sistem Carian Teks Penuh di CoddyKit disusun untuk pelajar daripada peringkat pemula hingga lanjutan, jadi anda boleh bermula di sini atau dari awal dan belajar mengikut kadar anda sendiri. Ini ialah pelajaran 3 daripada 4.

Berapa lamakah pelajaran “Pengagregatan Saluran” diambil?

Kebanyakan pelajaran CoddyKit mengambil masa kira-kira 5–10 minit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi anda boleh membuat kemajuan secara berterusan dan menyambung tepat dari tempat anda berhenti di web atau aplikasi.

Bolehkah saya menulis dan menjalankan kod dalam pelajaran Elasticsearch dan Sistem Carian Teks Penuh ini?

Ya. Setiap pelajaran Elasticsearch dan Sistem Carian Teks Penuh menyertakan penyunting kod terbina dalam, jadi anda boleh menulis dan menjalankan kod sebenar terus dalam pelayar serta menerima maklum balas kecerdasan buatan serta-merta — tanpa memerlukan persediaan setempat.

Semua pelajaran dalam kursus ini

← Kembali ke Elasticsearch dan Sistem Carian Teks Penuh