前言：大家好，我是小威，24届毕业生，在一家满意的公司实习。本篇文章将介绍Elasticsearch搜索引擎之聚合查询的介绍与使用，这块内容不作为面试中的重点。
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聚合提供了从数据中分组和提取数据的能力。最简单的聚合方法大致等于 SQL GROUP BY 和 SQL 聚合函数。在 Elasticsearch 中，执行搜索会返回 hits（命中结果），并且同时返回聚合结果，把一个响应中的所有 hits（命中结果）分隔开的能力。这是非常强大且有效的，我们可以执行查询和多个聚合，并且在一次使用中得到各自的（任何一个的）返回结果，使用一次简洁和简化的 API 来避免网络往返。

聚合是以实现对文档数据的统计，分析，计算，另外，参与聚合的字段类型必须为keyword，数值，日期等类型。不可为text类型。聚合常见的种类有如下：

• Bucket（桶聚合）：可以用来对文档进行分组。如：TermAggregation按照文档字段值做分组，Date histogram按照日期阶梯分组，例如一周，一月，一季为一组。
• Metric（度量聚合）：用来对文档数据进行计算，如Avg求平均值，Max求最大值，Stats同时求max，min，avg等。
• Pipeline（管道聚合）：以其他聚合结果为基础的聚合。

栗子：统计所有数据中的酒店种类，可以根据酒店品牌的名称做聚合，如下DSL语句：

GET /hotel/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "brandAgg": {  
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 10
      }
    }
  }
}

点击运行，得到如下聚合结果：

同时可以限定聚合查询的范围，如对价格大于200的酒店做聚合查询：

# 限定范围内的聚合查询
GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "lte": 200
      }
    }
  }, 
  "size": 0,
  "aggs": {
    "brandAgg": {  
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20,
        "order": {
          "_count": "asc"
        }
      }
    }
  }
}

由上述代码可以看出，aggs代表聚合，与query查询同级，且query可以限定聚合的文档范围。

Metric度量聚合

栗子：获取每个品牌用户评价的最大值，最小值和平均值等，如下DSL语句：

# 嵌套聚合metric
GET /hotel/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 10
        , "order": {
          "scoreAgg.avg": "desc"
        }
      },
      "aggs": {
        "scoreAgg": {
          "stats": {
            "field": "score"
          }
        }
      }
    }
  }
}

运行结果如下：

根据品牌做分类的Java代码，使用RestAPI实现聚合代码如下：

Java语言RestAPI如下：

        @Test
        void testAggregation() throws IOException {
            SearchRequest request = new SearchRequest("hotel");
            //设置文档的查询条数
            request.source().size(0);
            //聚合条件，按照brand字段进行分组
            request.source().aggregation(AggregationBuilders.terms("brandAgg").field("brand").size(10));
            //发出请求
            SearchResponse response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT);
            //解析得到的结果
            Aggregations aggregations = response.getAggregations();
            //根据名称获取聚合结果
            Terms brandTerms = aggregations.get("brandAgg");
            //获取桶结果集合
            List<? extends Terms.Bucket> buckets = brandTerms.getBuckets();
            if(!CollectionUtils.isEmpty(buckets)){
                for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
                    //解析桶内的名称
                    String key = bucket.getKeyAsString();
                    //打印输出桶内的酒店名字
                    System.out.println(key);
                }
            }
        }

除了根据品牌分类，根据多个字段进行查询也是如此，多加几个字段，循环剖析结果值取值即可。

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Linux操作系统是目前最为流行的一款开源操作系统，从服务器系统到嵌入式设备，Linux的身影无处不在。云计算、物联网、大数据、人工智能等一系列技术领域，其背后同样离不开Linux。现如今，越来越多的开发者以及爱好者投入了Linux系统维护和Linux系统编程等领域。然而，Linux因其复杂性，让无数新手望而却步。

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收获什么

学完本书，你将能够在Linux系统中开发自己的系统程序，包括守护进程、工具、客户端和过滤器。通过阅读本书，你将：

• 了解如何使用各种系统调用为Linux系统编写程序。
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主要内容

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  程序。
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• 第4章向我们展示如何优雅地处理错误。
• 第5章介绍如何使用文件描述符和流来进行文件的读取和写入。该章还介绍了如何使用系统调用来创建和删除文件以及读取文件权限。
• 第6章介绍如何创建进程、如何创建守护进程、什么是父进程，以及如何将作业发送到后台和前台。
• 第7章向我们展示如何将守护进程置于systemd的控制之下。该章还教我们如何将日志写入systemd的日志以及如何读取这些日志。
• 第8章向我们展示什么是共享库、为什么它们很重要，以及如何创建自己的共享库。
• 第9章介绍如何以不同的方式修改终端，例如，如何禁用密码提示的回显。
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• 第11章解释什么是线程、如何编写线程化程序、如何避免竞态条件，以及如何优化线程化程序。
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好了，本篇文章就先分享到这里了，后续会继续分享其他方面的知识，感谢大佬认真读完支持咯~

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希望能和诸佬们一起努力，今后我们顶峰相见🍻
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