我有一系列JSON文档，如 {"type":"A", "value": 2}, {"type":"B"," value":3}, and {"type":"C","value":7} ，我将其提供给弹性搜索 .
假设我想做一个查询以使用 "type": "A" 平均值所有文档
弹性搜索如何计算计数与使用Mongo的方式之间有什么区别？
是弹性搜索：
-
为所有这些类型自动创建"rolling count"并在输入新数据时递增"typeA_sum"，"typeA_count" "typeA_avg"之类的内容？如果是这样那将是甜蜜的，因为那时它实际上不需要计算任何东西 .
-
它只是在类型上创建索引并实际计算每次运行查询时的总和吗？
-
它在后台执行＃2（即预先计算）并且只是更新一些缓存值，所以当查询运行时它的结果很快？
1 回答
它最接近您的＃2，但结果会被缓存，因此如果结果在后续查询中非常有用，那将非常快 . Elasticsearch没有办法事先知道你要运行什么查询，所以＃1是不可能的，＃3会浪费 .
但是，对于您的示例用例，您可能不需要两个查询，一个就足够了 . 例如，参见stats aggregation将返回count，min，max，average和sum . 将它与terms aggregation（可能是missing aggregation）组合在一起来对
type字段上的文档进行分组，您将通过单个查询分别计算所有类型的计数和平均值（以及最小值，最大值，总和） .