文章目錄

• 概述
• 官方說明
• 實例： 統計每月電視銷量，沒有銷量的月份也要統計

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概述

繼續跟中華石杉老師學習ES，第37篇

課程地址： https://www.roncoo.com/view/55

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官方說明

Date Histogram Aggregation： 戳這里

在 白話Elasticsearch36-深入聚合數據分析之案例實戰Histogram Aggregation按區間統計中 我們使用histogram來劃分bucket，分組操作，即按照某個值指定的interval，劃分一個一個的bucket 。

這里我們倆看下date histogram，即按照我們指定的某個date類型的日期field，以及日期interval，按照一定的日期間隔，去劃分bucket

舉個例子：

date interval = 1m，1個月

2017-01-01~2017-01-31，就是一個bucket
2017-02-01~2017-02-28，就是一個bucket
…
…
…

然后會去掃描每個數據的date field，判斷date落在哪個bucket中，就將其放入那個bucket

2017-01-05，就將其放入2017-01-01~2017-01-31，就是一個bucket

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• min_doc_count：設置為0 ，就是即使某個日期interval，2017-01-01~2017-01-31中，一條數據都沒有，那么這個區間也是要返回的，不然默認是會過濾掉這個區間的 。 如果不希望展示沒有銷量的月份，min_doc_count：設置為1即可，即至少要有1條數據。

• extended_bounds，min，max：劃分bucket的時候，會限定在這個起始日期，和截止日期內

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實例： 統計每月電視銷量，沒有銷量的月份也要統計

原始數據：

DSL:

GET /tvs/sales/_search {"size" : 0,"aggs": {"sales": {"date_histogram": {"field": "sold_date","interval": "month", "format": "yyyy-MM-dd","min_doc_count" : 0, "extended_bounds" : { "min" : "2016-01-01","max" : "2017-12-31"}}}} }

返回：

{"took": 2,"timed_out": false,"_shards": {"total": 5,"successful": 5,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": 8,"max_score": 0,"hits": []},"aggregations": {"sales": {"buckets": [{"key_as_string": "2016-01-01","key": 1451606400000,"doc_count": 0},{"key_as_string": "2016-02-01","key": 1454284800000,"doc_count": 0},{"key_as_string": "2016-03-01","key": 1456790400000,"doc_count": 0},{"key_as_string": "2016-04-01","key": 1459468800000,"doc_count": 0},{"key_as_string": "2016-05-01","key": 1462060800000,"doc_count": 1},{"key_as_string": "2016-06-01","key": 1464739200000,"doc_count": 0},{"key_as_string": "2016-07-01","key": 1467331200000,"doc_count": 1},{"key_as_string": "2016-08-01","key": 1470009600000,"doc_count": 1},{"key_as_string": "2016-09-01","key": 1472688000000,"doc_count": 0},{"key_as_string": "2016-10-01","key": 1475280000000,"doc_count": 1},{"key_as_string": "2016-11-01","key": 1477958400000,"doc_count": 2},{"key_as_string": "2016-12-01","key": 1480550400000,"doc_count": 0},{"key_as_string": "2017-01-01","key": 1483228800000,"doc_count": 1},{"key_as_string": "2017-02-01","key": 1485907200000,"doc_count": 1},{"key_as_string": "2017-03-01","key": 1488326400000,"doc_count": 0},{"key_as_string": "2017-04-01","key": 1491004800000,"doc_count": 0},{"key_as_string": "2017-05-01","key": 1493596800000,"doc_count": 0},{"key_as_string": "2017-06-01","key": 1496275200000,"doc_count": 0},{"key_as_string": "2017-07-01","key": 1498867200000,"doc_count": 0},{"key_as_string": "2017-08-01","key": 1501545600000,"doc_count": 0},{"key_as_string": "2017-09-01","key": 1504224000000,"doc_count": 0},{"key_as_string": "2017-10-01","key": 1506816000000,"doc_count": 0},{"key_as_string": "2017-11-01","key": 1509494400000,"doc_count": 0},{"key_as_string": "2017-12-01","key": 1512086400000,"doc_count": 0}]}} }

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"min_doc_count" : 1 的情況

總結

以上是生活随笔為你收集整理的白话Elasticsearch37-深入聚合数据分析之案例实战Date Histogram Aggregation：统计每月电视销量的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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