热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

39_ElasticSearch下钻分析之统计每季度每个品牌的销售额

39_ElasticSearch下钻分析之统计每季度每个品牌的销售额更多干货分布式实战(干货)springcloud实战(干货)mybatis实战(干货)

39_ElasticSearch 下钻分析之统计每季度每个品牌的销售额

更多干货

  • 分布式实战(干货)
  • spring cloud 实战(干货)
  • mybatis 实战(干货)
  • spring boot 实战(干货)
  • React 入门实战(干货)
  • 构建中小型互联网企业架构(干货)
  • python 学习持续更新
  • ElasticSearch 笔记

一、需求说明

下钻分析之统计每季度每个品牌的销售额

  • aggs(时间) -> aggs(品牌)

二、查询

GET /tvs/sales/_search 
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_sold_date": {
      "date_histogram": {
        "field": "sold_date",
        "interval": "quarter",
        "format": "yyyy-MM-dd",
        "min_doc_count": 0,
        "extended_bounds": {
          "min": "2016-01-01",
          "max": "2017-12-31"
        }
      },
      "aggs": {
        "group_by_brand": {
          "terms": {
            "field": "brand"
          },
          "aggs": {
            "sum_price": {
              "sum": {
                "field": "price"
              }
            }
          }
        },
        "total_sum_price": {
          "sum": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

三、结果

{
  "took": 10,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 8,
    "max_score": 0,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "group_by_sold_date": {
      "buckets": [
        {
          "key_as_string": "2016-01-01",
          "key": 1451606400000,
          "doc_count": 0,
          "total_sum_price": {
            "value": 0
          },
          "group_by_brand": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": []
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2016-04-01",
          "key": 1459468800000,
          "doc_count": 1,
          "total_sum_price": {
            "value": 3000
          },
          "group_by_brand": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
              {
                "key": "小米",
                "doc_count": 1,
                "sum_price": {
                  "value": 3000
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2016-07-01",
          "key": 1467331200000,
          "doc_count": 2,
          "total_sum_price": {
            "value": 2700
          },
          "group_by_brand": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
              {
                "key": "TCL",
                "doc_count": 2,
                "sum_price": {
                  "value": 2700
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2016-10-01",
          "key": 1475280000000,
          "doc_count": 3,
          "total_sum_price": {
            "value": 5000
          },
          "group_by_brand": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
              {
                "key": "长虹",
                "doc_count": 3,
                "sum_price": {
                  "value": 5000
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2017-01-01",
          "key": 1483228800000,
          "doc_count": 2,
          "total_sum_price": {
            "value": 10500
          },
          "group_by_brand": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
              {
                "key": "三星",
                "doc_count": 1,
                "sum_price": {
                  "value": 8000
                }
              },
              {
                "key": "小米",
                "doc_count": 1,
                "sum_price": {
                  "value": 2500
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2017-04-01",
          "key": 1491004800000,
          "doc_count": 0,
          "total_sum_price": {
            "value": 0
          },
          "group_by_brand": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": []
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2017-07-01",
          "key": 1498867200000,
          "doc_count": 0,
          "total_sum_price": {
            "value": 0
          },
          "group_by_brand": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": []
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2017-10-01",
          "key": 1506816000000,
          "doc_count": 0,
          "total_sum_price": {
            "value": 0
          },
          "group_by_brand": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": []
          }
        }
      ]
    }
  }
}

相关文章

  • ElasticSearch 笔记

  • 1_ElasticSearch使用term filter来搜索数据

  • 2_ElasticSearch filter执行原理 bitset机制与caching机制

  • 3_ElasticSearch 基于bool组合多个filter条件来搜索数据

  • 4_ElasticSearch 使用terms搜索多个值

  • 5_ElasticSearch 基于range filter来进行范围过滤

  • 6_ElasticSearch 控制全文检索结果的精准度

  • 7_ElasticSearch term+bool实现的multiword搜索原理

  • 8_基于boost的搜索条件权重控制

  • 9_ElasticSearch 多shard场景下relevance score不准确

  • 10_ElasticSearch dis_max实现best fields策略进行多字段搜索

  • 11_ElasticSearch 基于tie_breaker参数优化dis_max搜索效果

  • 12_ElasticSearch multi_match语法实现dis_max+tie_breaker

  • 13_ElasticSearch multi_match+most fiels策略进行multi-field搜索

  • 14_ElasticSearch 使用most_fields策略进行cross-fields search

  • 15_ElasticSearch copy_to定制组合field进行cross-fields搜索

  • 16_ElasticSearch 使用原生cross-fiels 查询

  • 17_ElasticSearch phrase matching搜索

  • 18_ElasticSearch 基于slop参数实现近似匹配

  • 19_ElasticSearch 使用match和近似匹配实现召回率与精准度的平衡

  • 20_ElasticSearch rescoring机制优化近似匹配搜索的性能

  • 21_ElasticSearch 前缀搜索、通配符搜索、正则搜索

  • 22_ElasticSearch 搜索推荐match_phrase_prefix实现search-time

  • 23_ElsaticSearch 搜索推荐ngram分词机制实现index-time更多干货

  • 24_ElasticSearch TF&IDF算法以及向量空间模型

  • 25_ElasticSearch 揭秘lucene的相关度分数算法

  • 26_ElasticSearch 四种常见的相关度分数优化方法

  • 27_ElasticSearch用function_score自定义相关度分数算法

  • 28_ElasticSearch误拼写时的fuzzy模糊搜索技术

  • 29_ElasticSearchIK中文分词器的安装和使用

  • 30_ElasticSearch IK分词器配置文件 以及自定义词库

  • ElasticSearchIK中文分词器的安装和使用

  • 日志管理ELK



推荐阅读
  • 2018深入java目标计划及学习内容
    本文介绍了作者在2018年的深入java目标计划,包括学习计划和工作中要用到的内容。作者计划学习的内容包括kafka、zookeeper、hbase、hdoop、spark、elasticsearch、solr、spring cloud、mysql、mybatis等。其中,作者对jvm的学习有一定了解,并计划通读《jvm》一书。此外,作者还提到了《HotSpot实战》和《高性能MySQL》等书籍。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了Spring的JdbcTemplate的使用方法,包括执行存储过程、存储函数的call()方法,执行任何SQL语句的execute()方法,单个更新和批量更新的update()和batchUpdate()方法,以及单查和列表查询的query()和queryForXXX()方法。提供了经过测试的API供使用。 ... [详细]
  • Sleuth+zipkin链路追踪SpringCloud微服务的解决方案
    在庞大的微服务群中,随着业务扩展,微服务个数增多,系统调用链路复杂化。Sleuth+zipkin是解决SpringCloud微服务定位和追踪的方案。通过TraceId将不同服务调用的日志串联起来,实现请求链路跟踪。通过Feign调用和Request传递TraceId,将整个调用链路的服务日志归组合并,提供定位和追踪的功能。 ... [详细]
  • 本文主要解析了Open judge C16H问题中涉及到的Magical Balls的快速幂和逆元算法,并给出了问题的解析和解决方法。详细介绍了问题的背景和规则,并给出了相应的算法解析和实现步骤。通过本文的解析,读者可以更好地理解和解决Open judge C16H问题中的Magical Balls部分。 ... [详细]
  • Spring特性实现接口多类的动态调用详解
    本文详细介绍了如何使用Spring特性实现接口多类的动态调用。通过对Spring IoC容器的基础类BeanFactory和ApplicationContext的介绍,以及getBeansOfType方法的应用,解决了在实际工作中遇到的接口及多个实现类的问题。同时,文章还提到了SPI使用的不便之处,并介绍了借助ApplicationContext实现需求的方法。阅读本文,你将了解到Spring特性的实现原理和实际应用方式。 ... [详细]
  • 在重复造轮子的情况下用ProxyServlet反向代理来减少工作量
    像不少公司内部不同团队都会自己研发自己工具产品,当各个产品逐渐成熟,到达了一定的发展瓶颈,同时每个产品都有着自己的入口,用户 ... [详细]
  • 本文介绍了一个在线急等问题解决方法,即如何统计数据库中某个字段下的所有数据,并将结果显示在文本框里。作者提到了自己是一个菜鸟,希望能够得到帮助。作者使用的是ACCESS数据库,并且给出了一个例子,希望得到的结果是560。作者还提到自己已经尝试了使用"select sum(字段2) from 表名"的语句,得到的结果是650,但不知道如何得到560。希望能够得到解决方案。 ... [详细]
  • springmvc学习笔记(十):控制器业务方法中通过注解实现封装Javabean接收表单提交的数据
    本文介绍了在springmvc学习笔记系列的第十篇中,控制器的业务方法中如何通过注解实现封装Javabean来接收表单提交的数据。同时还讨论了当有多个注册表单且字段完全相同时,如何将其交给同一个控制器处理。 ... [详细]
  • [大整数乘法] java代码实现
    本文介绍了使用java代码实现大整数乘法的过程,同时也涉及到大整数加法和大整数减法的计算方法。通过分治算法来提高计算效率,并对算法的时间复杂度进行了研究。详细代码实现请参考文章链接。 ... [详细]
  • 前景:当UI一个查询条件为多项选择,或录入多个条件的时候,比如查询所有名称里面包含以下动态条件,需要模糊查询里面每一项时比如是这样一个数组条件:newstring[]{兴业银行, ... [详细]
  • 在springmvc框架中,前台ajax调用方法,对图片批量下载,如何弹出提示保存位置选框?Controller方法 ... [详细]
  • Spring学习(4):Spring管理对象之间的关联关系
    本文是关于Spring学习的第四篇文章,讲述了Spring框架中管理对象之间的关联关系。文章介绍了MessageService类和MessagePrinter类的实现,并解释了它们之间的关联关系。通过学习本文,读者可以了解Spring框架中对象之间的关联关系的概念和实现方式。 ... [详细]
  • 实现一个通讯录系统,可添加、删除、修改、查找、显示、清空、排序通讯录信息
    本文介绍了如何实现一个通讯录系统,该系统可以实现添加、删除、修改、查找、显示、清空、排序通讯录信息的功能。通过定义结构体LINK和PEOPLE来存储通讯录信息,使用相关函数来实现各项功能。详细介绍了每个功能的实现方法。 ... [详细]
  • node.jsurlsearchparamsAPI哎哎哎 ... [详细]
  • {moduleinfo:{card_count:[{count_phone:1,count:1}],search_count:[{count_phone:4 ... [详细]
author-avatar
mobiledu2502917185
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有