面试题：ElasticSearch聚合在数据可视化中常用的聚合类型及应用场景

Question

请简述在数据可视化场景下，ElasticSearch常用的聚合类型，比如terms聚合、date_histogram聚合等，并举例说明每种聚合类型适合的具体数据可视化场景。

Answer 1

1. terms聚合
   • 简述：用于对文档中的某个字段进行分组，统计每个分组内文档的数量等信息。它会按照字段的不同取值进行分组。
   • 适用场景举例：在一个电商网站的商品数据中，对“商品类别”字段进行terms聚合，可以快速统计出不同类别商品的数量。在数据可视化中，可用于生成柱状图，直观展示各商品类别数量的对比情况。例如，通过terms聚合，知道手机、电脑、服装等不同商品类别分别有多少件商品，便于了解商品的品类分布。
2. date_histogram聚合
   • 简述：专门用于对日期类型的字段进行聚合，按照指定的时间间隔（如年、月、日、小时等）对日期数据进行分组统计。
   • 适用场景举例：在网站的访问日志数据中，日期字段记录了用户访问时间。使用date_histogram聚合按天为间隔，可统计每天的访问量。在数据可视化时，能以折线图形式呈现网站每日访问量的变化趋势，便于分析网站流量随时间的波动情况，如发现周末流量高峰等规律。
3. avg聚合
   • 简述：计算某个数值型字段的平均值。
   • 适用场景举例：在学生成绩数据中，对“数学成绩”字段使用avg聚合，可得到学生数学成绩的平均分数。在数据可视化中，可将该平均值与其他班级的平均值对比展示（如用柱状图），评估该班级数学成绩的整体水平。
4. sum聚合
   • 简述：对某个数值型字段进行求和操作。
   • 适用场景举例：在财务数据中，对“订单金额”字段使用sum聚合，能统计出一段时间内的总订单金额。在数据可视化方面，结合date_histogram聚合，按月份统计每月总订单金额，以柱状图展示每月订单金额的变化，分析业务收入的走势。
5. max聚合
   • 简述：找出某个数值型字段中的最大值。
   • 适用场景举例：在体育赛事运动员成绩数据中，对“百米赛跑成绩”字段使用max聚合，可得到本次赛事百米赛跑的最好成绩（用时最短）。在可视化展示时，与其他赛事的最好成绩对比（如用柱状图），了解运动员水平在不同赛事中的位置。
6. min聚合
   • 简述：找出某个数值型字段中的最小值。
   • 适用场景举例：在商品价格数据中，对“某品牌手机价格”字段使用min聚合，可获取该品牌手机在各平台的最低价格。在数据可视化时，可将该最低价格与其他品牌手机最低价格对比（如用柱状图），帮助消费者了解价格优势。