Tablestore:Aggregation

パラメーター

例

18 歳の人々の最小スコアを計算します。

query = TermQuery('age', 18)
agg = Min('score', name='min')

search_response = client.search(table_name, index_name,
    SearchQuery(query, limit=0, aggs=[agg]),
    ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))

for agg_result in search_response.agg_results:
    print("name: %s, value: %s" % (agg_result.name, str(agg_result.value)))

パラメーター

例

18 歳の人々の最大スコアを計算します。スコアがない場合は、デフォルト値の 0 が使用されます。

query = TermQuery('age', 18)
agg = Max('score', missing_value=0, name='max')

search_response = client.search(table_name, index_name,
    SearchQuery(query, limit=0, aggs=[agg]),
    ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))

for agg_result in search_response.agg_results:
    print("name: %s, value: %s" % (agg_result.name, str(agg_result.value)))

パラメーター

例

18 歳の人々のすべてのスコアの合計を計算します。

query = TermQuery('age', 18)
agg = Sum('score', name='sum')

search_response = client.search(table_name, index_name,
    SearchQuery(query, limit=0, aggs=[agg]),
    ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))

for agg_result in search_response.agg_results:
    print("name: %s, value: %s" % (agg_result.name, str(agg_result.value)))

パラメーター

例

18 歳の人々の平均スコアを計算します。

query = TermQuery('age', 18)
agg = Avg('score', name='avg')

search_response = client.search(table_name, index_name,
    SearchQuery(query, limit=0, aggs=[agg]),
    ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))

for agg_result in search_response.agg_results:
    print("name: %s, value: %s" % (agg_result.name, str(agg_result.value)))

パラメーター

例

18 歳で、試験のスコアが記録されている人の数をカウントします。

query = TermQuery('age', 18)
agg = Count('score', name='count')

search_response = client.search(table_name, index_name,
    SearchQuery(query, limit=0, aggs=[agg]),
    ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))

for agg_result in search_response.agg_results:
    print("name: %s, value: %s" % (agg_result.name, str(agg_result.value)))

パラメーター

例

18 歳の人々の間で、異なる名前の数をカウントします。

query = TermQuery('age', 18)
agg = DistinctCount('name', name='distinct_name')

search_response = client.search(table_name, index_name,
    SearchQuery(query, limit=0, aggs=[agg]),
    ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))

for agg_result in search_response.agg_results:
    print("name: %s, value: %s" % (agg_result.name, str(agg_result.value)))

パラメーター

例

query = TermQuery('product', '10010')
agg = Percentiles('latency', percentiles_list=[50, 90, 95])

search_response = client.search(table_name, index_name,
    SearchQuery(query, limit=0, aggs=[agg]),
    ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))

for agg_result in search_response.agg_results:
    print("name: %s" % agg_result.name)
    for item in agg_result.value:
        print("  percentile: %s, value: %s" % (str(item.key), str(item.value)))

パラメーター

例 1

18 歳の人々をスコアでグループ化し、最も一般的な 10 のスコアと各スコアの人数を取得します。

query = TermQuery('age', 18)
group_by = GroupByField('score', size=10)

search_response = client.search(table_name, index_name,
    SearchQuery(query, limit=0, group_bys=[group_by]),
    ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))

for group_by_result in search_response.group_by_results:
    print("name: %s" % group_by_result.name)
    for item in group_by_result.items:
        print("  key: %s, count: %d" % (item.key, item.row_count))

例 2

18 歳の人々をスコアでグループ化し、最も一般的でない 2 つのスコアと各スコアの人数を取得します。

group_by = GroupByField('score', size=2, group_by_sort=[RowCountSort(sort_order=SortOrder.ASC)])

search_response = client.search(table_name, index_name,
    SearchQuery(TermQuery('age', 18), limit=0, get_total_count=True, group_bys=[group_by]),
    ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))

for group_by_result in search_response.group_by_results:
    print("name: %s" % group_by_result.name)
    for item in group_by_result.items:
        print("  key: %s, count: %d" % (item.key, item.row_count))

例 3

18 歳の人々をスコアでグループ化し、最も一般的な 2 つのスコアとそのカウントを取得し、その後、各グループの上位 3 人の情報をプライマリキーでソートして取得します。

sort = RowCountSort(sort_order=SortOrder.DESC)
sub_agg = [TopRows(limit=3, sort=Sort([PrimaryKeySort(sort_order=SortOrder.DESC)]), name='top_rows')]
group_by = GroupByField('score', size=2, group_by_sort=[sort], sub_aggs=sub_agg)

search_response = client.search(table_name, index_name,
    SearchQuery(TermQuery('age', 18), limit=0, get_total_count=True, group_bys=[group_by]),
    ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))

for group_by_result in search_response.group_by_results:
    print("name: %s" % group_by_result.name)
    for item in group_by_result.items:
        print("  key: %s, count: %d" % (item.key, item.row_count))
        for sub_agg in item.sub_aggs:
            print("    sub_agg: %s" % sub_agg.name)
            for entry in sub_agg.value:
                print("      value: %s" % str(entry))

例 4

18 歳の人々をスコアと性別でグループ化します。

sort = RowCountSort(sort_order=SortOrder.ASC)
sub_group = GroupByField('sex', size=10, group_by_sort=[sort])
group_by = GroupByField('score', size=10, group_by_sort=[sort], sub_group_bys=[sub_group])

search_response = client.search(table_name, index_name,
    SearchQuery(TermQuery('age', 18), limit=0, get_total_count=True, group_bys=[group_by]),
    ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))

for group_by_result in search_response.group_by_results:
    print("name: %s" % group_by_result.name)
    for item in group_by_result.items:
        print("  key: %s, count: %d" % (item.key, item.row_count))
        for sub_group in item.sub_group_bys:
            print("    sub_group: %s" % sub_group.name)
            for sub_item in sub_group.items:
                print("      key: %s, count: %s" % (str(sub_item.key), str(sub_item.row_count)))

パラメーター

例

18 歳で、スコアが [80, 90) および [90, 100) の範囲にある人々の数をカウントします。

query = TermQuery('age', 18)
group_by = GroupByRange(field_name='score', ranges=[(80, 90), (90, 100)])

search_response = client.search(table_name, index_name,
    SearchQuery(query, limit=0, group_bys=[group_by]),
    ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))

for group_by_result in search_response.group_by_results:
    print("name: %s" % group_by_result.name)
    for item in group_by_result.items:
        print("  range: %.1f~%.1f, count: %d" % (item.range_from, item.range_to, item.row_count))

パラメーター

例

18 歳で、学校から 1 キロメートル以内、および 1〜2 キロメートルの範囲に自宅がある人々の数をカウントします。学校の座標は (31, 116) です。

query = TermQuery('age', 18)
group_by = GroupByGeoDistance(field_name='address', origin=GeoPoint(31, 116), ranges=[(0, 1000), (1000, 2000)])

search_response = client.search(table_name, index_name,
    SearchQuery(query, limit=0, group_bys=[group_by]),
    ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))

for group_by_result in search_response.group_by_results:
    print("name: %s" % group_by_result.name)
    for item in group_by_result.items:
        print("  range: %.1f~%.1f, count: %d" % (item.range_from, item.range_to, item.row_count))

パラメーター

例

18 歳で数学で 100 点を取った人の数と、国語で 100 点を取った人の数をカウントします。

query = TermQuery('age', 18)
filter1 = TermQuery('math', 100)
filter2 = TermQuery('chinese', 100)
filters = [filter1, filter2]
group_by = GroupByFilter(filters)

search_response = client.search(table_name, index_name,
    SearchQuery(query, limit=0, group_bys=[group_by]),
    ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))

for group_by_result in search_response.group_by_results:
    print("name: %s" % group_by_result.name)
    i = 0
    for item in group_by_result.items:
        print("  filter: %s=%s, count: %d" % (str(filters[i].field_name), str(filters[i].column_value), item.row_count))
        i += 1

パラメーター

例

query = TermQuery('product', '10010')
group_by = GroupByHistogram(field_name='latency', interval=100, field_range=FieldRange(0, 10000), missing_value=0)

search_response = client.search(table_name, index_name,
    SearchQuery(query, limit=0, group_bys=[group_by]),
    ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))

for group_by_result in search_response.group_by_results:
    print("name: %s" % group_by_result.name)
    for item in group_by_result.items:
        print("  key: %s, value: %s" % (item.key, item.value))

パラメーター

例 1

18 歳の人々を score フィールドでグループ化し、各スコア値の行数を取得します。

query = TermQuery('age', 18)
# GroupByField をソースとして使用する場合、field_name と name パラメーターのみを指定する必要があります。size パラメーターは設定できません。
source = GroupByField('score', name='group_by_score')
group_by = GroupByComposite(sources=[source])

search_response = client.search(table_name, index_name,
    SearchQuery(query, limit=0, get_total_count=True, group_bys=[group_by]),
    ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.NONE))

for group_by_result in search_response.group_by_results:
    print("name: %s" % group_by_result.name)
    print("source_names: %s" % str(group_by_result.source_group_by_names))
    for item in group_by_result.items:
        print("  keys: %s, count: %d" % (str(item.keys), item.row_count))

例 2

18 歳の人々を score と sex フィールドでグループ化し、各スコアと性別の組み合わせの行数を取得します。

query = TermQuery('age', 18)
source1 = GroupByField('score', name='group_by_score')
source2 = GroupByField('sex', name='group_by_sex')
group_by = GroupByComposite(sources=[source1, source2])

search_response = client.search(table_name, index_name,
    SearchQuery(query, limit=0, get_total_count=True, group_bys=[group_by]),
    ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.NONE))

for group_by_result in search_response.group_by_results:
    print("name: %s" % group_by_result.name)
    print("source_names: %s" % str(group_by_result.source_group_by_names))
    for item in group_by_result.items:
        # keys パラメーターは、ソースに順番に対応する文字列のリストです。フィールド値が空の場合、対応する要素は None です。
        print("  keys: %s, count: %d" % (str(item.keys), item.row_count))

例 3

next_token を使用して、すべてのグループ化された結果をページ分割で取得します。結果は score フィールドでグループ化され、一度に 2 つのグループを取得して、ページネーションですべての結果を取得できます。

query = TermQuery('age', 18)
source = GroupByField('score')
group_by = GroupByComposite(sources=[source], size=2)

# 初期リクエスト
search_response = client.search(table_name, index_name,
    SearchQuery(query, limit=0, get_total_count=True, group_bys=[group_by]),
    ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.NONE))

group_by_result = search_response.group_by_results[0]
all_items = list(group_by_result.items)

# next_token が None になるまでページ分割して残りの結果を取得します。
while group_by_result.next_token is not None:
    group_by = GroupByComposite(sources=[source], size=2, next_token=group_by_result.next_token)
    search_response = client.search(table_name, index_name,
        SearchQuery(query, limit=0, get_total_count=True, group_bys=[group_by]),
        ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.NONE))

    group_by_result = search_response.group_by_results[0]
    all_items.extend(group_by_result.items)

# すべてのグループ化された結果を出力します。
for item in all_items:
    print("keys: %s, count: %d" % (str(item.keys), item.row_count))

例 4

サブ集約を使用して、score フィールドでデータをグループ化し、各グループの score の最大値を計算できます。

query = TermQuery('age', 18)
source = GroupByField('score')
sub_agg = Max('score')
group_by = GroupByComposite(sources=[source], sub_aggs=[sub_agg])

search_response = client.search(table_name, index_name,
    SearchQuery(query, limit=0, get_total_count=True, group_bys=[group_by]),
    ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.NONE))

for group_by_result in search_response.group_by_results:
    print("name: %s" % group_by_result.name)
    for item in group_by_result.items:
        print("  keys: %s, count: %d" % (str(item.keys), item.row_count))
        for sub_agg in item.sub_aggs:
            print("    sub_agg: %s, value: %s" % (sub_agg.name, str(sub_agg.value)))