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一、ESAGGER

ESAGGER是ESAGG的一个子工具，它提供了一个简单易用的Web界面，用于分析和可视化Elasticsearch中的数据。用户只需在Web界面中输入Elasticsearch的URL、索引和要进行聚合分析的字段，ESAGGER就可以自动生成聚合分析图表。

ESAGGER支持以下几种聚合类型：

  • Terms Aggregation
  • Date Histogram Aggregation
  • Range Aggregation
  • Metrics Aggregation

下面是一个使用ESAGGER进行聚合分析的示例代码：

POST: http://localhost:8000/api/esagger/
Headers: {'Content-Type': 'application/json'}
Body:
{
  "es_url": "http://localhost:9200/",
  "es_index": "my_index",
  "aggs": [
    {
      "name": "terms_agg",
      "type": "terms",
      "field": "my_field"
    },
    {
      "name": "date_histogram_agg",
      "type": "date_histogram",
      "field": "timestamp",
      "interval": "month"
    },
    {
      "name": "range_agg",
      "type": "range",
      "field": "my_field",
      "ranges": [
        {"from": 0, "to": 10},
        {"from": 10, "to": 20},
        {"from": 20, "to": 30},
        {"from": 30}
      ]
    },
    {
      "name": "metric_agg",
      "type": "metrics",
      "metrics": [
        {"name": "avg", "field": "my_field"},
        {"name": "sum", "field": "my_field"}
      ]
    }
  ]
}

二、ESAGGERATING

ESAGGERATING是ESAGG的另一个子工具，它提供了一个JavaScript库，用于在Web应用程序中进行聚合分析和数据可视化。ESAGGERATING使用Elasticsearch的聚合API来聚合数据，并使用D3.js来绘制图表。

ESAGGERATING支持以下几种聚合类型：

  • Terms Aggregation
  • Date Histogram Aggregation
  • Range Aggregation
  • Metrics Aggregation

下面是一个使用ESAGGERATING进行聚合分析和图表绘制的示例代码：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <title>ESAGGERATING Example</title>
  <!--引入d3.js库-->
  <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/d3/4.13.0/d3.min.js"></script>
  <!--引入esaggregating.js库-->
  <script src="./esaggregating.js"></script>
</head>
<body>
  <div id="chart"></div>
  <script>
    // 创建一个ESAGGERATING实例
    var esagg = new ESAGGerating("http://localhost:9200/my_index");

    // 创建一个柱状图chart
    var chart = esagg.barChart("#chart");

    // 添加一个terms聚合
    chart.addTermsAgg("my_field");

    // 渲染图表
    chart.render();
  </script>
</body>
</html>

三、ESAGG模拟器

ESAGG模拟器是ESAGG的一个子工具，用于模拟Elasticsearch的聚合API，以便测试聚合查询。ESAGG模拟器使用Python编写，可以通过命令行或Web界面使用。

下面是一个使用ESAGG模拟器进行模拟聚合查询的示例代码：

# 使用命令行工具进行模拟聚合查询
$ esagg-simulate --query '
{
  "aggs": {
    "terms_agg": {
      "terms": {
        "field": "my_field"
      }
    }
  }
}' --data '
{
  "hits": {
    "hits": [
      {"_source": {"my_field": "abc"}},
      {"_source": {"my_field": "def"}},
      {"_source": {"my_field": "abc"}}
    ]
  }
}'

# 使用Web界面进行模拟聚合查询，只需访问http://localhost:8000/simulate/即可。

四、ESAGGERAT

ESAGGERAT是ESAGG的一个子工具，它提供了一个命令行工具，用于将Elasticsearch查询和聚合分析结果转换为CSV格式。ESAGGERAT使用Python编写。

下面是一个使用ESAGGERAT将Elasticsearch查询结果转换为CSV格式的示例代码：

# 使用命令行工具进行转换
$ esaggerat --query '
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}' --output-file result.csv

五、ESAGGERATED

ESAGGERATED是ESAGG的一个子工具，它提供了一个Python库，用于在Python应用程序中进行聚合分析和数据可视化。ESAGGERATED使用Elasticsearch的聚合API来聚合数据，并使用matplotlib和seaborn来绘制图表。

ESAGGERATED支持以下几种聚合类型：

  • Terms Aggregation
  • Date Histogram Aggregation
  • Range Aggregation
  • Metrics Aggregation

下面是一个使用ESAGGERATED进行聚合分析和图表绘制的示例代码：

import pandas as pd
import esaggerrated as esagg

# 连接Elasticsearch
client = esagg.connect("http://localhost:9200/my_index")

# 使用terms聚合
res = esagg.terms(client, "my_field")

# 将结果转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(res)

# 绘制柱状图
esagg.barplot(df, x="key", y="doc_count")

六、ESAGGEREYES

ESAGGEREYES是ESAGG的一个子工具，它提供了一个Python库，用于在Python应用程序中进行聚合分析和数据可视化。与ESAGGERATED不同的是，ESAGGEREYES使用Elasticsearch的聚合API来聚合数据，并使用Altair和Vega-Lite来绘制图表。

ESAGGEREYES支持以下几种聚合类型：

  • Terms Aggregation
  • Date Histogram Aggregation
  • Range Aggregation
  • Metrics Aggregation

下面是一个使用ESAGGEREYES进行聚合分析和图表绘制的示例代码：

import pandas as pd
import esaggereyes as esagg

# 连接Elasticsearch
client = esagg.connect("http://localhost:9200/my_index")

# 使用terms聚合
res = esagg.terms(client, "my_field")

# 将结果转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(res)

# 绘制柱状图
esagg.barplot(df, x="key", y="doc_count")

七、ESAGGERATION

ESAGGERATION是ESAGG的一个子工具，用于在Elasticsearch系统中进行聚合查询的性能测试。ESAGGERATION使用Python编写。

下面是一个使用ESAGGERATION进行聚合查询性能测试的示例代码：

import esaggeration as esagg

# 连接Elasticsearch
client = esagg.connect("http://localhost:9200")

# 测试terms聚合性能
query = {
  "size": 0,
  "aggs": {
    "terms_agg": {
      "terms": {
        "field": "my_field"
      }
    }
  }
}
esagg.benchmark(client, query)