聚合查询，它是在搜索的结果上，提供的一些聚合数据信息的方法。比如：求和、最大值、平均数等。聚合查询的类型有很多种，每一种类型都有它自己的目的和输出。在ES中，也有很多种聚合查询，下面我们看看聚合查询的语法结构，
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Elasticsearch中的聚合查询是一种功能强大的数据分析工具，它能够提供从索引中提取和计算有关数据的复杂统计信息的能力。聚合查询不仅可以帮助用户理解和分析数据中的趋势和模式，还能在业务决策中发挥关键作用。聚合查询支持多种类型，包括指标聚合、桶聚合和管道聚合，每一种都有其特定的应用场景和使用方法。
做数据的同学相信大家对Druid和Es都不陌生，Druid可以说是一款基于时序的查询引擎，支持数据实时摄入，在数据摄入前指定维度和指标，提供基于时间层面的预聚合，Druid会把一个数据点当做一个实际发生的事实，在数据摄入后就不能修改。常被应用于一些实时的场景，比如对数据实时分时间段分组聚合。ES同样是一款高效的查询引擎，支持数据的批量导入，同样支持数据实时的摄入，也支持数据批量导入，相比于Druid不仅对聚合高度支持，同时兼顾强大的搜索能力，ES主要是基于对摄入数据进行分词，同时构建索引增加查询聚合的速度。通常我一般将ES用作一些离线的场景，对离线场景支持指标的快速查询和聚合。
向 Elasticsearch 索引 customer 的 _doc 类型的文档 id 为 1 的文档发送 PUT 请求的例子。
Filter：在查询过程中，Filter只判断该文档是否满足条件，只有YES或者NO。 ES会对它的结果进行缓存，所以相较于Query而言Filter的速度会更快一些。
聚合查询是 Elasticsearch 中一种强大的数据分析工具，用于从索引中提取和计算有关数据的统计信息。聚合查询可以执行各种聚合操作，如计数、求和、平均值、最小值、最大值、分组等，以便进行数据汇总和分析。
分组查询是一种 SQL 查询技术，通过使用 GROUP BY 子句，将具有相同值的数据行分组在一起，然后对每个组应用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG等）。这允许在数据集中执行汇总和统计操作，以便更清晰地理解和分析数据的特征。分组查询常用于对大量数据进行聚合和摘要，提供有关数据分布和特征的洞察。
这看上去是个幼稚的问题，但我们还是一步步思考一下。数据以行为粒度存储，最简单的 SQL 语句是 select * from test，拿到的是整个二维表明细，但仅做到这一点远远不够，出于以下两个目的，需要 SQL 提供聚合函数：
Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索引擎，简称ES。腾讯联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务，目前在腾讯内外部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景。海量规模、丰富的应用场景不断推动着腾讯云ES团队对原生ES进行持续的高可用、高性能、低成本等全方位的优化。 本文旨在介绍腾讯云ES 在优化查询性能之路上的探索历程，是对大量内外部客户不断优化实践的一个阶段性总结。本文会先从ES基本原理入手，在此基础上，从内核角度引导大家如何才能充分“压榨” ES 的查询性能。
Druid是一个快速的列式分布式的支持实时分析的数据存储系统。它在处理PB级数据、毫秒级查询、数据实时处理方面，比传统的OLAP系统有了显著的性能改进。
Elasticsearch中的聚合是一种以结构化的方式提取和展示数据的机制。可以把它视为SQL中的GROUP BY语句，但是它更加强大和灵活。
《Elasticsearch 权威指南》中，post_filter出现在聚合章节，描述post_filter的作用为：只过滤搜索结果，不过滤聚合结果；
由于笔者在实际项目仅仅将ES用作索引数据库，并没有深入研究过ES的搜索功能。而且鉴于笔者的搜索引擎知识有限，本文将仅仅介绍ES简单（非全文）的查询API。
CASE 表达式分为简单表达式与搜索表达式，其中搜索表达式可以覆盖简单表达式的全部能力，我也建议只写搜索表达式，而不要写简单表达式。
在 TiDB 源码阅读系列文章（七）基于规则的优化 一文中，我们介绍了几种 TiDB 中的逻辑优化规则，包括列剪裁，最大最小消除，投影消除，谓词下推和构建节点属性，本篇将继续介绍更多的优化规则：聚合消除、外连接消除和子查询优化。
《E往无前》系列将着重展现腾讯云ES在持续深入优化客户所关心的「省！快！稳！」诉求，能够在低成本的同时兼顾高可用、高性能、高稳定等特性，可以满足微盟、小红书、微信支付等内外部大客户的核心场景需求。 E往无前 | 让你的ES查询性能起飞！腾讯云大数据ES查询优化攻略“一网打尽” 背景 Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索引擎，简称ES。腾讯联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务，目前在腾讯内外部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景。海量规模
Elasticsearch 索引是指在 Elasticsearch 中用于存储和搜索文档的逻辑实体。索引由一个或多个分片组成，每个分片可以在不同的节点上存储。当一个文档被索引时，它会被分配到一个或多个分片中，这取决于索引的设置和集群的状态。Elasticsearch 索引支持多种数据类型，包括文本、数字、日期等。索引还支持各种查询和聚合操作，以便快速地检索和分析数据。
昨天学了match匹配和term匹配，这是两种最基础也很重要的查询方式，使用起来也简单。
Doris 的数据模型主要分为 3 类：Aggregate 、Uniq 、Duplicate
熟悉SQL的用户一定对聚合不会陌生，简单说任何应用于group by的查询都会执行一个聚合操作。ES的聚合（aggregation）加载和搜索相匹配的文档，并且完成各种统计型的计算。
在ES里面所有的聚合实例都由AggregationBuilders类提供静态方法构造，我们先看下常用有哪些方法使用： 上面这些基本就是常用的聚合查询了，在嵌套（nested）下面的子聚合查询就是嵌套查询了，除了嵌套查询，其他的聚合查询也可以无限级添加子查询 举一个二级分组的例子： 注意上面的例子 ，二级子查询可以添加多种类型，比如第一级按照名字分组，第二级可以添加一个max或者min的子聚合查询。 下面看一个嵌套聚合的例子： 嵌套的查询功能非常丰富，此外还有更强大Pipeline Aggre
比如用户要匹配查询，前几天我们有学过，有match匹配和term匹配两种常用的方式。
默认情况下，Elasticsearch 已针对大多数用例进行了优化，确保在写入性能和查询性能之间取得平衡。我们将介绍一些聚合性能优化的可配置参数，其中部分改进是以牺牲写入性能为代价的。目标是将聚合优化招数汇总到一个易于消化的短文中，为大家的 Elasticsearch 集群聚合性能优化提供一些指导。
聚合查询指的是对一个数据表中的一个字段的数据进行部分或者全部进行统计查询，例如查某个表中的平均价格、查询总价格。
term是用于精确匹配的，类似于sql语句中的“=”，因为“name”字段用的是standard默认分词器，其会将“张三”分成“张”和“三”，并不会匹配姓名为“张三”的人，而name.keyword可以让其不会进行分词。
ElasticSearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，在国内简称为ES；使用Java开发的，底层基于Lucene是一种全文检索的搜索库，直接使用使用Lucene还是比较麻烦的，Elasticsearch在Lucene的基础上开发了一个强大的搜索引擎。前面说这么多，对于新手的你，其实还是不知道他是干什么的。简单来说，他就是一个搜索引擎，可以快速存储、搜索和分析海量数据。我们常用的github、Stack Overflow都采用的Es来做的。为了让你们知道他是干什么的，我们先来分析一下他的功能与适用场景。
Django数据库抽象API描述了使用Django查询来增删查改单个对象的方法。然而，你有时候会想要获取从一组对象导出的值或者是聚合一组对象。这份指南描述了通过Django查询来生成和返回聚合值的方法。
朱伟，微博广告SRE团队负责人，《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》作者之一。目前负责微博广告业务可用性的保障与优化、资源利用率的提升、监控报警系统的建设以及自动化体系的推进。
PowerBI于2日前更新，为何迟迟没有介绍更新的内容呢，这次涉及到两个很重大的更新：分级聚合（微软官方并未给出这个名字）以及PowerBI的查询编辑器（PowerQuery）开始支持 智能感知（千呼万唤始出来的功能）。
Django数据库抽象API描述了使用Django查询来添加、删除、查询和修改单个对象的方法。然而，有时需要根据一组对象聚合您想要获得的值。本主题指南介绍如何使用Django查询生成和返回聚合值。
为什么子查询叫做复杂查询呢？因为子查询相当于查询嵌套查询，因为嵌套导致复杂度几乎可以被无限放大（无限嵌套），因此叫复杂查询。下面是一个最简单的子查询例子：
MongoDB 聚合索引是一种包含多个字段的索引，它可以提高查询效率，特别是在需要对多个字段进行查询或者聚合操作时。以下是 MongoDB 官方文档中关于聚合索引的详细说明和示例：
Elasticsearch聚合查询是一种强大的工具，允许我们对索引中的数据进行复杂的统计分析和计算。本文将详细解释一个聚合查询示例，该查询用于统计满足特定条件的文档数量，并计算其占总文档数量的百分比。这里回会分享如何统计某个字段的空值率，然后扩展介绍ES的一些基础知识。
作者：teachzhang 腾讯PCG工程师 |导语 大数据多维分析是业务中非常常见的分析场景，目前也有许多落地方案，但是在遇到上百亿数据、维度个数不限、秒级返回结果这样的场景时，实现的时候还是遇到了一些挑战。本文介绍了一种参考kylin的预聚合模式实现的存储方案，支持对上百亿数据以及数百个维度的多维分析，并且能在秒级返回查询结果。该方案可以运用于多维指标拆解分析，异动归因分析业务场景。希望给其他有类似分析场景的同学提供一种参考方案，对本内容感兴趣的同学，欢迎一起交流学习。 1. 背景 周报场景：微视
聚合实际上对数据做分组统计，SQL Server使用两种操作符来实现聚合，流聚合（Stream Aggregation）和哈希聚合（Hash aggration）。流聚合是非阻塞性的，具有流的特性，流聚合操作符；边处理数据，边输出聚合的结果。而哈希聚合是阻塞性的，只要处理完所有的数据，才会输出聚合的结果。
http://opentsdb.net/docs/build/html/user_guide/query/index.html
比如我现在只关心url返回的状态码, 主要借助_source来指定需要查询的字段，查询的语法和之前介绍的一致
在实际工作中，我们发现许多业务场景中都有对某一数值型指标实时统计分位数的需求，一般要求计算结果有很高准确率同时具备极低的计算延迟，实现这类需求给数据RD的开发工作带来一定的挑战，其中主要的技术挑战包括以下三个方面：
elasticsearch中的collapse功能允许用户对搜索结果进行分组，这在某些情况下可以看作是一种去重操作。它的主要目的是在搜索大量文档时，只显示每个分组的一个代表文档，而不是显示所有匹配的文档。
无论是基础查询还是条件查询，最终的结果都是显示了所有字段。即：包含了id, class_id, name, gender, score。如果我们只关心name字段，那么查询语句应该按照如下格式：
上集：微服务业务开发三个难题－拆分、事务、查询（上） 上集我们阐述了使用微服务体系架构的关键障碍是领域模型，事务和查询，这三个障碍似乎和功能拆分具有天然的对抗。只要功能拆分了，就涉及这三个难题。 然后我们向你展示了一种解决方案就是将每个服务的业务逻辑实现为一组DDD聚合。然后每个事务只能更新或创建一个单独的聚合。然后通过事件来维护聚合（和服务）之间的数据一致性。 在本集中，我们将会向你介绍使用事件的时候遇到了一个新的问题，就是怎么样通过原子方式更新聚合和发布事件。然后会展示如何使用事件源来解决这个问题，
聚合数据的快递类接口价格还是比较实惠的，而且在去年的时候受菜鸟顺丰互撕影响，聚合数据快递类接口接入量猛增
注意：null 值不参与聚合函数运算（如果你查询address 出现结果为5）
初始PB级数据分析利器Prestodb 什么是prestodb prestodb整体架构 物理执行计划 什么是prestodb prestodb,是facebook开源的一款sql on hadoop系统，是facebook的工程师对hive的查询速度忍无可忍后，下决心开发的一款高性能查询引擎，基于java8编写，其基于page的pipeline技术，使其具有高效的交互式查询性能，并可以高效的控制GC；而其和底层数据源解耦的特性，使其能够对接各类数据源，并具有跨源查询的特性。目前在国内，有京东、美团、同城以
在 SQL 数据库中，聚合函数是一组强大的工具，用于处理和分析数据。它们可以帮助您对数据进行统计、计算总和、平均值、最大值、最小值等操作。无论您是数据库开发者、数据分析师还是希望更好地了解 SQL 数据库的用户，了解聚合函数都是非常重要的。
在Elasticsearch中，过滤文档以满足特定条件是一个常见的需求。传统的过滤器（Filter）在Elasticsearch的早期版本中扮演着重要角色，但在后续的版本中，过滤器的概念逐渐被查询（Query）中的布尔子句（Bool Clause）所取代。
在大数据的时代背景下，数据的量级已经达到了惊人的级别，动辄上亿甚至更多。对于这样的数据量，如何进行有效的聚合操作成为了众多开发者和数据科学家关注的焦点。Elasticsearch（简称ES）作为一款强大的分布式搜索和分析引擎，为大数据量的聚合提供了有力的支持。本文将深入探讨ES如何处理上亿级别的数据聚合，并对每个细节进行详细解释，帮助读者更好地理解和应用ES的聚合功能。
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