竖条图
这个图的 Y 轴是数值维度。该维度有以下聚合可用:
- Count count 聚合返回选中索引模式中元素的原始计数。
- Average 这个聚合返回一个数值字段的 average 。从下拉菜单选择一个字段。
- Sum sum 聚合返回一个数值字段的总和。从下拉菜单选择一个字段。
- Min min 聚合返回一个数值字段的最小值。从下拉菜单选择一个字段。
- Max max 聚合返回一个数值字段的最大值。从下拉菜单选择一个字段。
- Unique Count cardinality 聚合返回一个字段的去重数据值。从下拉菜单选择一个字段。
- Standard Deviation extended stats 聚合返回一个数值字段数据的标准差。从下拉菜单选择一个字段。
- Percentile percentile 聚合返回一个数值字段中值的百分比分布。从下拉菜单选择一个字段,然后在 Percentiles 框内指定范围。点击 X 移除一个百分比框,点击 + Add Percent 添加一个百分比框。
你可以点击 + Add Aggregation 按键添加一个聚合。
buckets 聚合指明从你的数据集中将要检索什么信息。
在你选定一个 buckets 聚合之前,先指定你是要切割单个图的分片,还是切割成多个图形。多图切分必须在其他任何聚合之前要运行。如果你切分图形,你可以选择切分结果是展示成行还是列的形式,点击 Rows | Columns 选择器即可。
图形的 X 轴是buckets 维度。你可以为 X 轴定义 buckets,同样还可以为图片上的分片区域,或者分割的图片定义 buckets。
该图形的 X 轴支持以下聚合。点击每个聚合的链接查看该聚合的 Elasticsearch 官方文档。
- Date Histogram date histogram 基于数值字段创建,由时间组织起来。你可以指定时间片的间隔,单位包括秒,分,小时,天,星期,月,年。
- Histogram 标准 histogram 基于数值字段创建。为这个字段指定一个整数间隔。勾选 Show empty buckets 让直方图中包含空的间隔。
- Range 通过 range 聚合。你可以为一个数值字段指定一系列区间。点击 Add Range 添加一堆区间端点。点击红色 (x) 符号移除一个区间。
- Terms terms 聚合允许你指定展示一个字段的首尾几个元素,排序方式可以是计数或者其他自定义的metric。
- Filters 你可以为数据指定一组 filters。你可以用 query string,也可以用 JSON 格式来指定过滤器,就像在 Discover 页的搜索栏里一样。点击 Add Filter 添加下一个过滤器。
- Significant Terms 展示实验性的 significant terms 聚合的结果。
一旦你定义好了一个 X 轴聚合。你可以继续定义子聚合来完善可视化效果。点击 + Add Sub Aggregation 添加子聚合,然后选择 Split Area 或者 Split Chart,然后从类型菜单中选择一个子聚合。
当一个图形中定义了多个聚合,你可以使用聚合类型右侧的上下箭头来改变聚合的优先级。
你可以点击 Advanced 链接显示更多有关聚合的自定义参数:
- Exclude Pattern 指定一个从结果集中排除掉的模式。
- Exclude Pattern Flags 排除模式的 Java flags 标准集。
- Include Pattern 指定一个从结果集中要包含的模式。
- Include Pattern Flags 包含模式的 Java flags 标准集。
- JSON Input 一个用来添加 JSON 格式属性的文本框,内容会合并进聚合的定义中,格式如下例:
{ "script" : "doc['grade'].value * 1.2" }
注意
Elasticsearch 1.4.3 及以后版本,这个函数需要你开启 dynamic Groovy scripting。
这些参数是否可用,依赖于你选择的聚合函数。
选择 view options 更改表格中如下方面:
Bar Mode 当你为自己的图形定义了多个 Y 轴聚合时,你可以用这个选项决定聚合显示的方式:
- stacked 依次堆叠聚合效果。
- percentage 每个聚合显示为总和的百分比。
- grouped 用最低优先级的子聚合的结果做水平分组。
多选框可以用来控制以下行为:
- Show Tooltip 勾选该项显示工具栏。
- Show Legend 勾选该项在图形右侧显示图例。
- Scale Y-Axis to Data Bounds 默认的 Y 轴长度为 0 到数据集的最大值。勾选该项改变 Y 轴的最大和最小值为数据集的返回值。