聚合数据违章查询（交通违法数据库平台）

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本文目录一览：

• 1、大数据的崛起,对互联网汽车行业意味着什么
• 2、聚合服务意味着有多个api需要调用
• 3、elasticsearch聚合查询
• 4、Elasticsearch 聚合查询（aggs）基本概念 --- 2022-04-03
• 5、微信小程序之聚合sort和limit组合，查询结果小心会做妖
• 6、Elasticsearch 分组聚合查询(bucket) --- 2022-04-03

大数据的崛起,对互联网汽车行业意味着什么

大数据的崛起,对互联网汽车行业意味着什么

聚合数据汽车类接口一直是开发者调用的热门之选。我们也能从应用市场中发现从考驾照到汽车后市场，汽车类应用层出不穷。

对汽车应用的需求即体现在社会对汽车消费的刚性需求。根据行业研究分析，受股市影响，汽车需求可能会暂缓，但是中国汽车保有量还处于100辆/千人左右的水平，仍有很大的提升空间。此外在国家鼓励消费，国民人均收入保持平稳上升的同时，一二线城市升级换购需求进一步提升，三四线城市市场潜力逐步释放，继续促进未来的乘用车市场发展。同时受传统产业互联网化的影响，互联网汽车行业蕴含了千亿级别的价值，这将催生企业对汽车类数据接口的强烈需求。

在碎片化的时代，车主的年龄、性别、职业、身份、兴趣爱好、驾驶行为的不同都会导致需求的差异，企业想在日新月异的互联网市场中屹立不倒，唯有利用精准有效的数据分析，提供便利好用的汽车类应用，才能实现在互联网汽车行业持续盈利。但是只靠企业开发者开发和维护汽车数据接口，这将会造成很大的人力成本和时间成本的浪费。

聚合数据作为国内领先的基础数据服务商，为开发者提供稳定全面的API服务和个性化的数据定制服务。汽车类接口是平台接口类型中非常优质的一类，覆盖了不同汽车数据方向，拥有违章代缴、全国违章查询、违章直连通道、全国加油站、实时油价、实时停车场数据等多达20种汽车相关数据，并持续更新。

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聚合服务意味着有多个api需要调用

聚合数据是一个为智能手机开发者，网站站长，移动设备开发人员及图商提供原始数据API服务的综合性云数据平台。包含手机聚合，网站聚合，LBS聚合三部分。聚合数据向开发者提供基站数据，移动联通基站、电信基站，覆盖国内外1000多个主要城市公共交通信息数据，衣食住行，金融，LBS数据以及其他各种有效合法资讯类信息数据。API调用灵活方便，支持开发者数据定制服务。
功能分类：
手机聚合
手机聚合数据平台是国内首创的专门面向智能手机开发展提供的原始数据服务平台。提供包含LBS,资讯,公关交通,日常生活等分类在内的数千万专业数据的调用服务。
网站聚合
网站聚合平台为网站用户提供数据查询;数据调用;数据更新服务。JS一键调用，稳步提升网站流量。
LBS聚合
LBS位置服务平台提供各类基于位置查询与调用服务,用户可以通过平台查询LBS位置信息，开发者可调用API。
LBS(Location Based Service)位置查询服务广泛应用于商业、医疗、工业及个人生活等各个领域(1)针对普通用户的位置查询服务(2)针对开发者提供的开放API服务用户在聚合数据的LBS主页能够根据IP地址、经纬度、地址、手机基站信息进行相关查询。
聚盒子：在线API测试工具
聚合基站
车辆违章查询
聚合工具
聚合代码
国外API检索

elasticsearch聚合查询

1.bucket和metric聚合数据违章查询的概念
bucket是聚合查询的数据分组, 小学学生用年级分组,六个年级得到聚合数据违章查询了6个bucket,bucket就是每个年级下的学生
metric就是分组之后,统计分析. 求和,最大值,最小值,平均值等
类似sql的语法的group having

数据准备

创建数据

1、根据color分组统计销售数量
只执行聚合分组聚合数据违章查询，不做复杂的聚合统计。在ES中最基础的聚合为terms，相当于SQL中的count。
在ES中默认为分组数据做排序，使用的是doc_count数据执行降序排列。可以使用_key元数据，根据分组后的字段数据执行不同的排序方案，也可以根据_count元数据，根据分组后的统计值执行不同的排序方案。

2、统计不同color车辆的平均价格
本案例先根据color执行聚合分组，在此分组的基础上，对组内数据执行聚合统计，这个组内数据的聚合统计就是metric。同样可以执行排序，因为组内有聚合统计，且对统计数据给予聚合数据违章查询了命名avg_by_price，所以可以根据这个聚合统计数据字段名执行排序逻辑。

通过颜色分组,得到组数据,每一组再次通过品牌分组,每一个品牌的平均值
嵌套式的分组成为下钻分析

aggs是同级为平铺分析

统计不同color中的最大和最小价格、总价

统计不同品牌汽车中价格排名最高的车型
在分组后，可能需要对组内的数据进行排序，并选择其中排名高的数据。那么可以使用s来实现聚合数据违章查询：top_top_hithits中的属性size代表取组内多少条数据（默认为10）；sort代表组内使用什么字段什么规则排序（默认使用_doc的asc规则排序）；_source代表结果中包含document中的那些字段（默认包含全部字段）。

区间统计
histogram 区间统计
histogram类似terms，也是进行bucket分组操作的，是根据一个field，实现数据区间分组。
如：以100万为一个范围，统计不同范围内车辆的销售量和平均价格。那么使用histogram的聚合的时候，field指定价格字段price。区间范围是100万-interval ： 1000000。这个时候ES会将price价格区间划分为： [0, 1000000), [1000000, 2000000), [2000000, 3000000)等，依次类推。在划分区间的同时，histogram会类似terms进行数据数量的统计（count），可以通过嵌套aggs对聚合分组后的组内数据做再次聚合分析。

date_histogram可以对date类型的field执行区间聚合分组，如每月销量，每年销量等。
如：以月为单位，统计不同月份汽车的销售数量及销售总金额。这个时候可以使用date_histogram实现聚合分组，其中field来指定用于聚合分组的字段，interval指定区间范围（可选值有：year、quarter、month、week、day、hour、minute、second），format指定日期格式化，min_doc_count指定每个区间的最少document（如果不指定，默认为0，当区间范围内没有document时，也会显示bucket分组），extended_bounds指定起始时间和结束时间（如果不指定，默认使用字段中日期最小值所在范围和最大值所在范围为起始和结束时间）。
在kibana dashboard看板的时候,时序图经常使用时间区域作为x轴查看数据
7.x之前

7.x之后

在聚合统计数据的时候，有些时候需要对比部分数据和总体数据。
如：统计某品牌车辆平均价格和所有车辆平均价格。global是用于定义一个全局bucket，这个bucket会忽略query的条件，检索所有document进行对应的聚合统计

如果有多层aggs，执行下钻聚合的时候，也可以根据最内层聚合数据执行排序。
如：统计每个品牌中每种颜色车辆的销售总额，并根据销售总额降序排列。这就像SQL中的分组排序一样，只能组内数据排序，而不能跨组实现排序。

filter也可以使用在aggs句法中，filter的范围决定了其过滤的范围。
如：统计某品牌汽车最近一年的销售总额。将filter放在aggs内部，代表这个过滤器只对query搜索得到的结果执行filter过滤。如果filter放在aggs外部，过滤器则会过滤所有的数据。
12M/M 表示 12 个月。
1y/y 表示 1年。
d 表示天

参考图灵学院: https://vip.tulingxueyuan.cn/

Elasticsearch 聚合查询（aggs）基本概念 --- 2022-04-03

ES中的聚合查询，类似SQL的SUM/AVG/COUNT/GROUP BY分组查询，主要用于统计分析场景。

下面先介绍ES聚合查询的核心流程和核心概念。

分组
组内聚合
对查询的数据首先进行一轮分组，可以设置分组条件，例如：新生入学，把所有的学生按专业分班，这个分班的过程就是对学生进行了分组。

组内聚合，就是对组内的数据进行统计，例如：计算总数、求平均值等等，接上面的例子，学生都按专业分班了，那么就可以统计每个班的学生总数， 这个统计每个班学生总数的计算，就是组内聚合计算。

提示：分组类似SQL的group by语句设定的条件，组内聚合，就是在select编写的avg、sum、count统计函数；熟悉SQL语句都知道sum、count这些统计函数不一定要跟group by语句配合使用，单独使用统计函数等同于将所有数据分成一个组，直接对所有数据进行统计。

2.1. 桶
满足特定条件的文档的集合，叫做桶。

桶的就是一组数据的集合，对数据分组后，得到一组组的数据，就是一个个的桶。

提示：桶等同于组，分桶和分组是一个意思，ES使用桶代表一组相同特征的数据。

ES中桶聚合，指的就是先对数据进行分组，ES支持多种分组条件，例如：支持类似SQL的group by根据字段分组，当然ES比SQL更强大，支持更多的分组条件，以满足各种统计需求。

2.2. 指标
指标指的是对文档进行统计计算方式，又叫指标聚合。

桶内聚合，说的就是先对数据进行分组（分桶），然后对每一个桶内的数据进行指标聚合。

说白了就是，前面将数据经过一轮桶聚合，把数据分成一个个的桶之后，我们根据上面计算指标对桶内的数据进行统计。

常用的指标有：SUM、COUNT、MAX等统计函数。

借助SQL的统计语句理解桶和指标：

说明：

COUNT( ) 相当于指标, 也叫统计指标。
GROUP BY shop_id 相当于分桶的条件，也可以叫分组条件，相同shop_id的数据都分到一个桶内。
这条SQL语句的作用就是统计每一个店铺的订单数，所以SQL统计的第一步是根据group by shop_id这个条件，把shop_id（店铺ID）相同的数据分到一个组（桶）里面，然后每一组数据使用count( )统计函数（指标）计算总数，最终得到每一个店铺的订单总数，ES也是类似的过程。

3.ES聚合查询语法
大家可以先大致了解下ES聚合查询的基本语法结构，后面的章节会介绍具体的用法。

说明：

aggregations - 代表聚合查询语句，可以简写为aggs
<aggregation_name - 代表一个聚合计算的名字，可以随意命名，因为ES支持一次进行多次统计分析查询，后面需要通过这个名字在查询结果中找到我们想要的计算结果。
<aggregation_type - 聚合类型，代表我们想要怎么统计数据，主要有两大类聚合类型，桶聚合和指标聚合，这两类聚合又包括多种聚合类型，例如：指标聚合：sum、avg， 桶聚合：terms、Date histogram等等。
<aggregation_body - 聚合类型的参数，选择不同的聚合类型，有不同的参数。
aggregation_name_2 - 代表其他聚合计算的名字，意思就是可以一次进行多种类型的统计。
下面看个简单的聚合查询的例子：

假设存在一个order索引，存储了每一笔汽车销售订单，里面包含了汽车颜色字段color.

上面使用了terms桶聚合，而且没有明确指定指标聚合函数，默认使用的是Value Count聚合指标统计文档总数， 整个统计的意思是统计每一种汽车颜色的销量。

等价SQL如下：

查询结果如下

微信小程序之聚合sort和limit组合，查询结果小心会做妖

云开发聚合查询数据如果需要排序输出，则可以使用sort，语法如下：

如果数据比较多，希望控制记录数输出，则可以使用limit，语法如下：

说明比较简单易懂，直接上手如下，从一个项目信息表中查询项目名称和日期，按日期降序排序，结果如下：

如果需要显示到终端上，按5条/次进行查询，同时加上 limit(5)，如下：

    sort和limit组合，谁前谁后语法上不会报错，实际意义不一样，正确的语法应该是：先sort，再limit

如果不是使用聚合，使用orderBy和limit查询，则组合时两者前后次序不影响结果。

Elasticsearch 分组聚合查询(bucket) --- 2022-04-03

Elasticsearch桶聚合，目的就是数据分组，先将数据按指定的条件分成多个组，然后对每一个组进行统计。 组的概念跟桶是等同的，在ES中统一使用桶（bucket）这个术语。

ES桶聚合的作用跟SQL的group by的作用是一样的，区别是ES支持更加强大的数据分组能力，SQL只能根据字段的唯一值进行分组，分组的数量跟字段的唯一值的数量相等，例如: group by 店铺id， 去掉重复的店铺ID后，有多少个店铺就有多少个分组。

ES常用的桶聚合如下：

Terms聚合 - 类似SQL的group by，根据字段唯一值分组
Histogram聚合 - 根据数值间隔分组，例如: 价格按100间隔分组，0、100、200、300等等
Date histogram聚合 - 根据时间间隔分组，例如：按月、按天、按小时分组
Range聚合 - 按数值范围分组，例如: 0-150一组，150-200一组，200-500一组。
提示：桶聚合一般不单独使用，都是配合指标聚合一起使用，对数据分组之后肯定要统计桶内数据，在ES中如果没有明确指定指标聚合，默认使用Value Count指标聚合，统计桶内文档总数。

1.Terms聚合
terms聚合的作用跟SQL中group by作用一样，都是根据字段唯一值对数据进行分组（分桶），字段值相等的文档都分到同一个桶内。

例子：

等价SQL：

返回结果:

2.Histogram聚合
histogram（直方图）聚合，主要根据数值间隔分组，使用histogram聚合分桶统计结果，通常用在绘制条形图报表。

例子：

返回结果：

3.Date histogram聚合
类似histogram聚合，区别是Date histogram可以很好的处理时间类型字段，主要用于根据时间、日期分桶的场景。

例子：

返回结果:

4.Range聚合
range聚合，按数值范围分桶。

例子：

返回结果:

大家仔细观察的话，发现range分桶，默认key的值不太友好，尤其开发的时候，不知道key长什么样子，处理起来比较麻烦，我们可以为每一个分桶指定一个有意义的名字。

例子:

5.综合例子
前面的例子，都是单独使用aggs聚合语句，代表直接统计所有的文档，实际应用中，经常需要配合query语句，先搜索目标文档，然后使用aggs聚合语句对搜索结果进行统计分析。

例子:

聚合查询支持多层嵌套。 关于聚合数据违章查询和交通违法数据库平台的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 聚合数据违章查询的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于交通违法数据库平台、聚合数据违章查询的信息别忘了在本站进行查找喔。

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