Andmeid kogutakse iga päev tohutul hulgal ja suurandmete haldamine on Elasticsearchi mootori kõige olulisem kasutusjuht. Andmed salvestatakse analüütika andmebaasi reaalajas ning kasutajal on võimaldatud päringute abil andmeid ammutada, et sealt kasulikke teadmisi leida. Kasutaja saab rakendada päringuid, et leida andmeid mitmest indeksist ja kuvada need relatsiooniandmebaasist ühes ämbris.
See juhend selgitab Elasticsearchi liite näidete abil, kasutades erinevaid liite.
Mis on Elasticsearchi koondamine?
Elasticsearchis on liitmine väljade kombineerimise või rühmitamise protsess, et saada teavet relatsiooniandmebaasist. Elasticsearchi liitmist võib pidada RÜHM KLAUSLI JÄRGI või AGREGATE() funktsioon SQL keeles.
Kuidas kasutada Elasticsearchi liitmist?
Elasticsearchis koondamise kasutamiseks peab kasutaja omama oma andmebaasi põhiteadmisi. Uurime süntaksit ja selle praktilist rakendamist:
Süntaks
Andmebaasist andmete leidmiseks kasutage Elasticsearchi mootoris koondamise süntaksit järgmiselt:
'aggs' : {'koond_nimi' : {
'agregatsiooni_tüüp' : {
'väli' : 'dokumendi_välja_nimi'
}
Ülaltoodud väljavõtted:
-
- See kasutab ' aggs ” märksõna, mis selgitab koondamise kasutamist päringus.
- The agregatsiooni_nimi määrab kasutaja vastavalt nõutavale teabele.
- Pärast seda, liitmise_tüüp kasutatakse andmete hankimiseks.
- Viimane rida kasutab valdkonnas märksõna, millele järgneb dokumendi atribuudi nimi.
Näide 1: Kibana näidisandmete koondamine
See jaotis selgitab liitmist näite abil, kasutades Kibana näidisandmeid, ühendades sellega kõigepealt. Pärast seda minge lihtsalt ' Arendustööriistad ” otsides seda otsinguribalt ja klõpsates sellel:
Andmete toomine näidisandmetest
Kasutage lihtsalt järgmist käsku andmete toomiseks ' kibana_sample_data_logs ” indeks Dev Toolsi konsoolil:
SAADA / kibana_sample_data_logs / _otsing
Väljund näitab, et andmed on toodud ' kibana_sample_data_logs ” indeks.
Järgmine kood kasutab a SAADA taotlus ' kibana_sample_data_log ”, et sealt otsida, kasutades väärtuste_arvu liitmist kliendikiri ” väli:
SAADA / kibana_sample_data_logs / _otsing{ 'suurus' : 0 ,
'aggs' : {
'ip_count' : {
'value_count' : {
'väli' : 'klient'
}
}
}
}
Ülaltoodud ekraanipilt kuvab koondfaili kliendikiri välja väärtusega 14074 .
Olulised agregaadid
Allpool on mainitud mõningaid olulisi koondamisi, mida kasutatakse andmebaasist andmete tõhusaks leidmiseks.
Järgmised näited selgitavad ülalnimetatud liite, kasutades SAADA taotlus kasutajalt ' kibana_sample_data_ecommerce ” indeks:
Kardinaalsuse liitmine
Järgmine kood kasutab ' kardinaalsus ' koondamine ' sku ” välja e-kaubanduse andmetest. Selle koodi käitamine kogub ühe väärtusega liite, et saada unikaalsed SKU-d Elasticsearchi andmebaasist:
SAADA / kibana_sample_data_ecommerce / _otsing{
'suurus' : 0 ,
'aggs' : {
'ainulaadne_skus' : {
'kardinaalsus' : {
'väli' : 'sku'
}
}
}
}
See kuvab kardinaalsus liitmine leidmine 7186 väärtust indeksist.
Statistika koondamine
Teine oluline koond on ' statistika ' liit, mida kasutatakse ' loendama ”, „ min ”, „ max ”, „ keskm ”, ja „ summa ' statistika alates ' kogu_kogus ” väli:
SAADA / kibana_sample_data_ecommerce / _otsing{
'suurus' : 0 ,
'aggs' : {
'quantity_stats' : {
'statistika' : {
'väli' : 'kogu_kogus'
}
}
}
}
Ülaltoodud ekraanipilt näitab statistikat väljundis ' kogu_kogus ” väljale.
Filtri liitmine
Filtrite koondamist kasutatakse termini või fraasi alusel andmete välja filtreerimiseks andmebaasist, kuna seda sisaldab järgmine kood:
SAADA / kibana_sample_data_ecommerce / _otsing{ 'suurus' : 0 ,
'aggs' : {
'filter_agregation' : {
'filter' : {
'termin' : {
'kasutaja' : 'eddie' } } ,
'aggs' : {
'price_avg' : {
'keskmine' : {
'väli' : 'tooted.hind' } }
} } } }
Koodi täitmine filtreerib andmed vastavalt ' Eddie ” kasutaja ja kuvab ostetud kaupade keskmise hinna. Ülaltoodud ekraanipilt näitab, et kasutaja on leidnud 100 korda andmetest ja väärtus selle keskm _ hind liitmine.
Terminite liitmine
Termin koondamine loob ämbri ja salvestab välja andmed ämbrisse ning järgmine kood kasutab kasutaja ” välja andmete ämbrisse salvestamiseks:
SAADA / kibana_sample_data_ecommerce / _otsing{
'suurus' : 0 ,
'aggs' : {
'Termin_Aggregation' : {
'tingimused' : {
'väli' : 'kasutaja'
}
}
}
}
Järgmisel ekraanipildil on näha, et termini koondamine on loonud ämbrid iga kasutaja ja nende dokumentide arvu kohta.
See kõik puudutab Elasticsearchi koondamist ja erinevaid olulisi koondamisi.
Järeldus
Elasticsearchis kasutatakse koondamist koondatud dokumentidest andmete saamiseks ja need dokumendid ekstraheeritakse konkreetselt väljalt. Selgitatakse mõningaid olulisi koondamisi, mida kasutatakse indeksitest kasuliku ülevaate saamiseks. Selles juhendis on selgitatud Elasticsearchi liitmist ja näidatud Elasticsearchi liitmise kasutamise protsessi.