条形图 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic

2024-12-21

请注意:
本书基于 Elasticsearch 2.x 版本，有些内容可能已经过时。

» »

条形图编辑

聚合还有一个令人激动的特性就是能够十分容易地将它们转换成图表和图形。本章中，我们正在通过示例数据来完成各种各样的聚合分析，最终，我们将会发现聚合功能是非常强大的。

直方图 histogram 特别有用。它本质上是一个条形图，如果有创建报表或分析仪表盘的经验，那么我们会毫无疑问的发现里面有一些图表是条形图。创建直方图需要指定一个区间，如果我们要为售价创建一个直方图，可以将间隔设为 20,000。这样做将会在每个 $20,000 档创建一个新桶，然后文档会被分到对应的桶中。

对于仪表盘来说，我们希望知道每个售价区间内汽车的销量。我们还会想知道每个售价区间内汽车所带来的收入，可以通过对每个区间内已售汽车的售价求和得到。

可以用 histogram 和一个嵌套的 sum 度量得到我们想要的答案：

GET /cars/transactions/_search
{
   "size" : 0,
   "aggs":{
      "price":{
         "histogram":{ 
            "field": "price",
            "interval": 20000
         },
         "aggs":{
            "revenue": {
               "sum": { 
                 "field" : "price"
               }
             }
         }
      }
   }
}

	`histogram` 桶要求两个参数：一个数值字段以及一个定义桶大小间隔。
	`sum` 度量嵌套在每个售价区间内，用来显示每个区间内的总收入。

如我们所见，查询是围绕 price 聚合构建的，它包含一个 histogram 桶。它要求字段的类型必须是数值型的同时需要设定分组的间隔范围。间隔设置为 20,000 意味着我们将会得到如 [0-19999, 20000-39999, ...] 这样的区间。

接着，我们在直方图内定义嵌套的度量，这个 sum 度量，它会对落入某一具体售价区间的文档中 price 字段的值进行求和。这可以为我们提供每个售价区间的收入，从而可以发现到底是普通家用车赚钱还是奢侈车赚钱。

响应结果如下：

{
...
   "aggregations": {
      "price": {
         "buckets": [
            {
               "key": 0,
               "doc_count": 3,
               "revenue": {
                  "value": 37000
               }
            },
            {
               "key": 20000,
               "doc_count": 4,
               "revenue": {
                  "value": 95000
               }
            },
            {
               "key": 80000,
               "doc_count": 1,
               "revenue": {
                  "value": 80000
               }
            }
         ]
      }
   }
}

结果很容易理解，不过应该注意到直方图的键值是区间的下限。键 0 代表区间 0-19，999 ，键 20000 代表区间 20，000-39，999 ，等等。

我们可能会注意到空的区间，比如：$40，000-60，000，没有出现在响应中。 histogram 桶默认会忽略它，因为它有可能会导致不希望的潜在错误输出。

我们会在下一小节中讨论如何包括空桶。返回空桶返回空 Buckets 。

可以在图图 35 “Sales and Revenue per price bracket” 中看到以上数据直方图的图形化表示。

图 35. Sales and Revenue per price bracket

当然，我们可以为任何聚合输出的分类和统计结果创建条形图，而不只是 直方图 桶。让我们以最受欢迎 10 种汽车以及它们的平均售价、标准差这些信息创建一个条形图。我们会用到 terms 桶和 extended_stats 度量：

GET /cars/transactions/_search
{
  "size" : 0,
  "aggs": {
    "makes": {
      "terms": {
        "field": "make",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "stats": {
          "extended_stats": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

上述代码会按受欢迎度返回制造商列表以及它们各自的统计信息。我们对其中的 stats.avg 、 stats.count 和 stats.std_deviation 信息特别感兴趣，并用它们计算出标准差：

std_err = std_deviation / count

创建图表如图图 36 “Average price of all makes, with error bars” 。

图 36. Average price of all makes, with error bars

« 最后的修改按时间统计 »

官方地址：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_building_bar_charts.html

有任何技术问题请点击这里网站运营推广招聘

IT PHP 编程语言 Linux 开发编程科技 Elasticsearch HTML/CSS/XML 网络数据库 JAVA 面试 NoSQL C/C++ Golang Git 算法操作系统正则表达式 Redis 互联网 MySql JavaScript 运维软件国际架构设计 Mac OS TCP/IP Excel Vim Windows Socket Oracle VR MongoDB Python 运营 MemCache 商业硬件电子娱乐设计 nginx 摄影游戏 WordPress HTTP 团建数码电器

Elasticsearch集群模式知多少 Elasticsearch是做什么的以及它的使用和基本原理携程Elasticsearch数据同步实践 Elasticsearch简介与实战如何配置使用Elasticsearch的动态映射 (dynamic mapping) elasticsearch动态映射 elasticsearch配置 elasticsearch集群部署文档两节点Elasticsearch集群 Elasticsearch集群高亮搜索 elasticsearch集群分布式特性 elasticsearch出现只读索引如何操作 blocked by: [FORBIDDEN/12/index read-only / allow delete (api)];') elasticsearch最新版安装 ElasticSearch自带的分词类型 ElasticSearch更新后延迟解决方法 elasticsearch集群新机搭建 ElasticSearch集群中的分片查询方式 Elasticsearch Mapping设置 es 相关配置文件 elasticsearch[5.5]全文匹配 —— Common Terms Query常用术语查询

略微加速

Elasticsearch权威指南 - 互联网笔记

条形图编辑

略微加速

Elasticsearch权威指南 - 互联网笔记

条形图编辑

Getting Started Videos