大數據利器Elasticsearch之聚合搜索

這是我參與8月更文挑戰的第5天，活動詳情查看：8月更文挑戰

平均聚合

平均聚合亦即大白話求平均數。用於計算從聚合文檔中提取的數值的平均值。這些值能夠從文檔中的特定數字字段中提取，也能夠由提供的腳本生成。好比，咱們想求銀行全部員工的平均工資，有下面幾種方式：

根據字段

請求體：

POST /bank/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "avg_salary" : { "avg" : { "field" : "salary" } }
    }
}
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上述聚合計算全部文檔的平均工資。聚合類型是avg平均數，而且field設置定義了將計算平均值的文檔的數字字段爲salary。 返回結果：

{
    ...
    "aggregations": {
        "avg_salary": {
            "value": 30065.89
        }
    }
}
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聚合的名稱（avg_salary）用做從返回的響應中檢索聚合結果的鍵。

經過腳本的方式

根據腳本計算平均工資
請求體：

POST /bank/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "avg_salary" : {
            "avg" : {
                "script" : {
                    "source" : "doc.salary.value"
                }
            }
        }
    }
}
複製代碼

這會將script參數解釋爲inline帶有painless腳本語言(Elasticsearch默認腳本語言)且沒有腳本參數的腳本。
返回結果：

{
    ...
    "aggregations": {
        "avg_salary": {
            "value": 30065.89
        }
    }
}
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根據傳遞修正參數進行修正平均數數據

到年末了，這一年的銀行業績很是好，收益遠高於同行的平均水平，領導決定須要統一進行整年漲薪20%。咱們就可使用params進行傳遞參數進去使用腳原本得到新的平均工資：

POST /bank/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "avg_corrected_salary" : {
            "avg" : {
                "field" : "salary",
                "script" : {
                    "lang": "painless",
                    "source": "_value * params.increase",
                    "params" : {
                        "increase" : 1.2
                    }
                }
            }
        }
    }
}
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這樣就能夠得到全體漲薪後平均工資：36079.068

{
    ...
    "aggregations": {
        "avg_salary": {
            "value": 36079.068
        }
    }
}
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字段存在缺失值如何處理

在處理或統計數據中，常常會遇到缺失值的問題。在Elasticsearch中，missing參數定義應如何處理缺乏值的文檔。默認狀況下，它們將被忽略，但也可使用missing將它們視爲具備值。能夠這樣處理缺失值（缺失工資數據的就給它分配當地最低工資標準吧：2200）：

POST /exams/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "avg_salary" : {
            "avg" : {
                "field" : "salary",
                "missing": 2200
            }
        }
    }
}
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