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通过Python Flask快速构建应用程序

何以至千里 2023-12-03 阅读 14

1. 根据价格分组统计数量,每组区间为2000,

filter_path=aggregations 设置查询结果只展示函数结果

也有date_histogram函数根据日期分组等等

GET order/_search?filter_path=aggregations
{
  "aggs": {
    "hist_price": {
      "histogram": {
        "field": "price",
        "interval": 2000,
        # "min_doc_count": 1  # 设置只有数量大于1的才会展示
      }
    }
  }
}
查询结果:
{
  "aggregations" : {
    "hist_price" : {
      "buckets" : [
        {
          "key" : 0.0,
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : 2000.0,
          "doc_count" : 4
        },
        {
          "key" : 4000.0,
          "doc_count" : 0
        },
        {
          "key" : 6000.0,
          "doc_count" : 1
        }
      ]
    }
  }
}

 2. 查询20%之内,50%之内,100%之内的价格都在多少钱之下

查询结果为近似值跟ES的算法有关

GET order/_search?filter_path=aggregations
{
  "aggs": {
    "percent_price": {
      "percentiles": {
        "field": "price",
        "percents": [
          20,
          50,
          100
        ]
      }
    }
  }
}
查询结果:
{
  "aggregations" : {
    "percent_price" : {
      "values" : {
        "20.0" : 1700.0000000000002,
        "50.0" : 2500.0,
        "100.0" : 6000.0
      }
    }
  }
}

3. 查询2的相反情况,例:查询2000,和 6000之内的占比

GET order/_search?filter_path=aggregations
{
  "aggs": {
    "percent_price": {
      "percentile_ranks": {
        "field": "price",
        "values": [
          2000,
          6000
        ]
      }
    }
  }
}
查询结果:
{
  "aggregations" : {
    "percent_price" : {
      "values" : {
        "2000.0" : 16.666666666666664,
        "6000.0" : 82.73866923818709
      }
    }
  }
}
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