网站反链数,wordpress站点标题删除,grace wordpress,搜索引擎营销流程是什么?这一节笔记还是聚合查询#xff0c;以下是本节目录#xff1a;去重统计 cardinality基础统计 stats百分位 percentiles字符串统计 string_stats1、去重统计 cardinality去重统计#xff0c;就是统计某个字段的值#xff0c;去重后的数量。先导入如下数据#xff1a;PUT /e…这一节笔记还是聚合查询以下是本节目录去重统计 cardinality基础统计 stats百分位 percentiles字符串统计 string_stats1、去重统计 cardinality去重统计就是统计某个字段的值去重后的数量。先导入如下数据PUT /exam/_doc/1{name : hunter,grade: 60}PUT /exam/_doc/2{name : paul,grade: 80}PUT /exam/_doc/3{name : jack,grade: 90}PUT /exam/_doc/4{name : tom,grade: 90}执行下面的语句查询GET /exam/_search{size: 0,aggs: {grade_dictinct_count: {cardinality: {field: grade}}}}返回的结果主体aggregations : {grade_dictinct_count : {value : 3}}因为在导入的数据中有两个 grade 是一样的值所以返回的统计的去重后的数是 3对应于 MySQL 中的语法是SELECT COUNT(DISTINCT grade) FROM table_name;2、统计 stats对数据进行一个简单的统计一次性返回 总数、最大值、最小值、平均值、总和。使用方法如下GET /bank/_search{size: 0,aggs: {age_stats: {stats: {field: age}}}}返回的结果aggregations : {age_stats : {count : 1000,min : 20.0,max : 40.0,avg : 30.171,sum : 30171.0}}使用脚本也可以通过使用脚本的方式得到上面的结果GET /bank/_search{size: 0,aggs: {agg_stats: {stats: {script: {lang: painless,source: doc[age].value}}}}}结果aggregations : {agg_stats : {count : 1000,min : 20.0,max : 40.0,avg : 30.171,sum : 30171.0}}对返回的结果进行二次运算对返回的结果可以进行二次计算实现比如对数据进行修正的功能GET /bank/_search{size: 0,aggs: {agg_stats: {stats: {field: age,script: {lang: painless,source: _value * params.correction,params: {correction: 1.2}}}}}}返回结果aggregations : {agg_stats : {count : 1000,min : 24.0,max : 48.0,avg : 36.2052,sum : 36205.2}}可以看到除了总数 count 没有变化最大值最小值等都在原基础上乘以 1.2。3、百分位 percentiles使用这个查询方式会返回各百分位数据的值。比如 age 这个字段按照大小排序在 99% 的地方的值是 40使用方法如下GET /bank/_search{size: 0,aggs: {age_percentiles: {percentiles: {field: age}}}}返回结果是aggregations : {age_percentiles : {values : {1.0 : 20.0,5.0 : 21.0,25.0 : 25.0,50.0 : 31.0,75.0 : 35.0,95.0 : 39.0,99.0 : 40.0}}}结果会默认给定1, 5, 25, 50, 75, 95, 99 这几个百分位的值。也可以自定义几个百分位GET /bank/_search{size: 0,aggs: {age_percentiles: {percentiles: {field: age,percents: [1,50,95,99,99.5]}}}}就能返回自定的这些百分位的值。前面返回的结果都是 百分位age的值 我们也可以设置成 key-value 的形式把 keyed 参数的值设置成 false 即可。GET /bank/_search{size: 0,aggs: {age_percentiles: {percentiles: {field: age,keyed: false,percents: [95,99]}}}}值的反查 percentile_ranks前面我们是根据百分位去获取值我们也可以根据值来获取所处的百分位使用参数percentile_ranks。GET /bank/_search{size: 0,aggs: {age_percent_ranks: {percentile_ranks: {field: age,values: [35,37,40]}}}}返回结果aggregations : {age_percent_ranks : {values : {35.0 : 75.5,37.0 : 85.3,40.0 : 100.0}}}表示 age 值为 35、37、40 的分别处在数据里的这几个百分位。4、字符串统计 string_stats为了验证方便我们还是用前面导入的 exam 这个 index。对 name 这个字段进行统计可以返回每条数据中 name 字段的最大长度最小长度平均长度等值使用方法如下GET /exam/_search{size: 0,aggs: {message_stats: {string_stats: {field: name.keyword}}}}设置show_distribution字段为 true 可以把字母统计的结果返回使用方法如下GET /exam/_search{size: 0,aggs: {name_stats: {string_stats: {field: name.keyword,show_distribution: true}}}}返回结果如下aggregations : {name_stats : {count : 4,min_length : 3,max_length : 6,avg_length : 4.25,entropy : 3.7345216647797517,distribution : {a : 0.11764705882352941,t : 0.11764705882352941,u : 0.11764705882352941,c : 0.058823529411764705,e : 0.058823529411764705,h : 0.058823529411764705,j : 0.058823529411764705,k : 0.058823529411764705,l : 0.058823529411764705,m : 0.058823529411764705,n : 0.058823529411764705,o : 0.058823529411764705,p : 0.058823529411764705,r : 0.058823529411764705}}}以下是两种使用 script 的方法运行GET /exam/_search{size: 0,aggs: {name_stats: {string_stats: {script: {lang: painless,source: doc[name.keyword].value},show_distribution: true}}}}另一种GET /exam/_search{size: 0,aggs: {name_stats: {string_stats: {field: name.keyword,script: {lang: painless,source: params.prefix _value,params: {prefix: name: }}}}}}
