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elasticsearch aggregation 예제

2019年8月2日

에서 elasticsearch 용어 집계, elasticsearch 모델의 특정 필드에 따라 결과 그룹화 할 수 있는 기능을 제공 합니다. 용어 집계를 최고 조회수 집계 및 최대 집계와 같은 하위 집계 몇 개와 함께 사용하여 이메일 주소별로 그룹화하고 버킷당 최대 점수를 기준으로 버킷을 정렬할 수 있었습니다. elasticsearch-rails API 사용) 최종 검색 쿼리입니다: 집계의 두 넓은 패밀리는 메트릭 집계 및 버킷 집계입니다. 메트릭 집계는 문서 집합에 대한 일부 값(예: 평균)을 계산합니다. 버킷 집계는 문서를 버킷으로 그룹화합니다. 세부 정보를 살펴보기 전에 집계 요청의 일반적인 구조를 살펴보겠습니다. 마찬가지로 TV와 관련된 집계 쿼리를 사용해야 합니다. Elasticsearch 집계에 대한 자습서 시리즈를 작성하기로 결정했습니다. 시리즈의 첫 번째 게시물에서는 면처리된 탐색을 구현할 수 있는 버킷 집계를 다루려고 합니다.

이제 메트릭 및 버킷 집계를 간단히 살펴보겠습니다. 이 집계는 특정 필드의 고유한 값 수를 제공합니다. 기본적으로 집계라는 용어는 doc_count에서 정렬한 상위 10개 용어에 대한 버킷을 반환합니다. 크기 매개 변수를 설정하여 이 기본 동작을 변경할 수 있습니다. 이러한 예제 쿼리를 살펴보면 facet 검색 지원 셔츠 웹 사이트를 구축하는 데 필요한 데이터 문제를 해결했습니다. 또한 면 선택 카운트를 제공하는 보너스도 포함됩니다. reverse_중첩 집계는 중첩된 집계 내에서 정의되어야 합니다. – 공식 Elasticsearch 역중 중첩 집계 참조 office_type이라는 다른 용어를 정의하고 10개 이상의 고유한 사무실 유형이 없다는 것을 알고 있으므로 기본 버킷 크기를 유지했습니다. 위의 집계는 10회 이상의 조회에서 발견된 태그만 반환합니다. 기본값은 1입니다. 용어 집계는 동일한 문서의 여러 필드에서 용어 수집을 지원하지 않습니다. 그 이유는 agg라는 용어가 문자열 용어 값을 수집하는 것이 아니라 전역 서수를 사용하여 필드의 모든 고유 값 목록을 생성하기 때문입니다.

전역 서수 결과 여러 필드에서 불가능 하지 않을 중요 한 성능 향상. 모든 집계 쿼리는 검색 요청에 포함됩니다. 구청의 다른 속성(예: 건물 유형)에 대해 더 많은 하위 결과를 검색하려는 경우 이미 정의된 office_types 하위 집계 도시 집계 내에 하위 집계를 추가할 수 있습니다. 메타 태그를 사용하여 요청 시 집계에 대한 일부 데이터를 추가할 수 있으며 응답으로 이를 얻을 수 있습니다. 위에서 설명한 바와 같이, 문서 카운트 (그리고 모든 하위 집계의 결과) 용어 집계는 항상 정확하지 않습니다. 이는 각 샤드가 정렬된 용어 목록이 무엇인지에 대한 자체 보기를 제공하고 최종 보기를 제공하기 위해 결합되기 때문입니다. 다음 시나리오를 고려하십시오: Elasticsearch 면을 사용한 적이 있다면, 그 면이 얼마나 유용할 수 있는지 이해하게 됩니다. 상당한 경험을 쌓은 후 Elasticsearch 집계가 더 낫다는 것을 알려드립니다.

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