Måleaggregasjoner
Utfør beregninger som sum, gjennomsnitt, minimum, maksimum og antall på tvers av dataene ved hjelp av ulike typer måleaggregasjoner.
Måleaggregasjoner er en gratis leksjon i Elasticsearch og systemer for fulltekstsøk på CoddyKit. Dette er leksjon 1 av 4. Du kan lese valgfritt 3 leksjoner fra denne læringsstien gratis i sin helhet – deretter låser CoddyKit PRO opp alle leksjoner, samt praktisk øving med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt. Den er en del av læringsløpet i Elasticsearch og systemer for fulltekstsøk, og fremdriften din synkroniseres mellom nettet og CoddyKit-appen. Kurset i Elasticsearch og systemer for fulltekstsøk inneholder totalt 4 leksjoner.
Finn innsikt i dataene
Hva om De kunne spørre «hvor stort var det totale salget vårt forrige måned?» eller «hva er gjennomsnittsprisen på produktene våre?» Aggregasjoner i Elasticsearch lar Dem gjøre nettopp dette!
De tilbyr kraftige analysemuligheter utover enkelt søk. Tenk på dem som SQLs GROUP BY og aggregatfunksjoner, men for søkedataene Deres.
Utforsk metrikaggregasjoner
Metriske aggregeringer er den enkleste typen aggregering. De beregner ett enkelt mål (for eksempel en sum, et gjennomsnitt, en minimums- eller maksimumsverdi) for et sett med dokumenter.
De gir deg numeriske sammendrag av dataene dine, slik at du raskt kan forstå viktige statistikker og trender uten å hente alle enkelt dokumentene.
Indeksering av eksempeldata for salg
For å demonstrere metriske aggregeringer skal vi indeksere noen eksempeldata for salg. Vi bruker dokumenter med et price-felt.
Kjør denne curl-kommandoen for å legge til det første produktet:
curl -X PUT "localhost:9200/sales_data/_doc/1?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"product": "Laptop",
"price": 1200,
"quantity": 1
}'Legge til flere eksempeldata
Flott! For å få mer data å bruke i aggregeringene våre legger vi til to produkter til. Tenk deg at du har kjørt tilsvarende curl-kommandoer for disse:
sales_data/_doc/2:{"product": "Mouse", "price": 25, "quantity": 2}sales_data/_doc/3:{"product": "Keyboard", "price": 75, "quantity": 1}
Nå har vi et lite datasett å arbeide med!
Beregne gjennomsnittet (`avg`)
avg-aggregeringen beregner det aritmetiske gjennomsnittet for et numerisk felt. Den er perfekt for å finne gjennomsnittsprisen på produkter, gjennomsnittsalderen eller gjennomsnittsskåren.
La oss finne gjennomsnittsprisen for de indekserte produktene:
curl -X GET "localhost:9200/sales_data/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"size": 0,
"aggs": {
"average_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}'Summere verdier (`sum`)
sum-aggregeringen beregner totalsummen av verdiene i et numerisk felt. Dette er nyttig for å finne totalt salg, totalt antall eller totale inntekter.
La oss beregne totalprisen for alle de indekserte produktene:
curl -X GET "localhost:9200/sales_data/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"size": 0,
"aggs": {
"total_price": {
"sum": {
"field": "price"
}
}
}
}'Finne minimums- og maksimumsverdier (`min`, `max`)
min- og max-aggregeringene returnerer henholdsvis den minste og største verdien i et numerisk felt. De hjelper deg med å identifisere avvik eller grenseverdier i dataene dine.
La oss finne prisene på det billigste og dyreste produktet:
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" } }
}
}'Telle verdier (`value_count`)
value_count-aggregeringen teller antallet dokumenter som har en verdi for et bestemt felt. Den er forskjellig fra en dokumenttelling fordi den bare tar med dokumenter der feltet finnes og ikke er null.
La oss telle hvor mange produkter som har et «price»-felt:
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 statistikk på én gang (`stats`)
stats-aggregeringen er en praktisk aggregering som beregner min, max, sum, avg og count (av verdier) samtidig for et numerisk felt.
Den sparer deg for å skrive fem separate aggregeringer og er nyttig for å få en rask oversikt!
curl -X GET "localhost:9200/sales_data/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"size": 0,
"aggs": {
"price_stats": {
"stats": {
"field": "price"
}
}
}
}'Kontroll av metrisk aggregering
Tenk deg at du har en liste over produktpriser: 100, 50, 200, 50, null.
Hva blir resultatet av en value_count-aggregering på «price»-feltet?
Oppsummering av metriske aggregeringer
I denne leksjonen har du lært om metriske aggregeringer i Elasticsearch, som er kraftige verktøy for å oppsummere dataene dine:
avg: Beregner det aritmetiske gjennomsnittet.sum: Beregner totalsummen.minogmax: Finner de minste og største verdiene.value_count: Teller feltverdier som ikke er null.stats: En praktisk måte å hente all grunnleggende statistikk på samtidig.
Disse aggregeringene er grunnleggende for å forstå de numeriske egenskapene ved dataene dine, og de kombineres ofte for mer komplekse analyser.
Lær deg Elasticsearch og systemer for fulltekstsøk med en AI-veileder – gratis
Skriv og kjør ekte kode i nettleseren, få umiddelbar hjelp fra en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og fortsett der du slapp – på nettet eller i appen.
- Kurs
- 12
- Leksjoner
- 48
Ofte stilte spørsmål
Er leksjonen «Måleaggregasjoner» gratis?
Ja – du kan lese valgfritt 3 av leksjonene i læringsstien Elasticsearch og systemer for fulltekstsøk, inkludert «Måleaggregasjoner», gratis i sin helhet her på nettet. Deretter låser CoddyKit PRO opp alle leksjoner, samt interaktiv øving med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt. Kurset i Elasticsearch og systemer for fulltekstsøk inneholder totalt 4 leksjoner.
Hva lærer jeg i «Måleaggregasjoner»?
Utfør beregninger som sum, gjennomsnitt, minimum, maksimum og antall på tvers av dataene ved hjelp av ulike typer måleaggregasjoner. Du øver på Elasticsearch og systemer for fulltekstsøk med praktisk kode som du kjører direkte i nettleseren, mens en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, svarer på spørsmålene dine mens du jobber deg gjennom leksjonen.
Trenger jeg erfaring for å begynne med Elasticsearch og systemer for fulltekstsøk?
Ingen tidligere erfaring er nødvendig. Elasticsearch og systemer for fulltekstsøk på CoddyKit er lagt opp for både nybegynnere og viderekomne, så De kan begynne her eller helt fra start og lære i Deres eget tempo. Dette er leksjon 1 av 4.
Hvor lang tid tar leksjonen «Måleaggregasjoner»?
De fleste CoddyKit-leksjoner tar omtrent 5–10 minutter. Hver leksjon er kort og interaktiv, slik at De gjør jevne fremskritt og kan fortsette akkurat der De slapp – både på nettet og i appen.
Kan jeg skrive og kjøre kode i denne Elasticsearch og systemer for fulltekstsøk-leksjonen?
Ja. Alle Elasticsearch og systemer for fulltekstsøk-leksjoner har en innebygd kodeeditor, slik at De kan skrive og kjøre ekte kode direkte i nettleseren og få umiddelbar tilbakemelding fra AI – uten lokal konfigurering.
Alle leksjonene i dette kurset
- Måleaggregasjoner
- Bøtteaggregasjoner
- Pipeline-aggregasjoner
- Nestede aggregasjoner og underaggregasjoner