что значит агрегированные данные
агрегирование данных
агрегирование данных (data aggregation): Процесс сбора, обработки и представления информации в окончательном виде. Агрегирование данных в основном выполняется для формирования отчетов, выработки политики, управления здравоохранением, научных исследований, статистического анализа и изучения здоровья населения.
Смотреть что такое «агрегирование данных» в других словарях:
Агрегирование данных — (data aggregation): процесс сбора, обработки и представления информации в окончательном виде. Агрегирование данных в основном выполняется для формирования отчетов, выработки политики, управления здравоохранением, научных исследований,… … Официальная терминология
агрегирование данных — Процесс сбора, обработки и представления информации в окончательном виде. Агрегирование данных в основном выполняется для формирования отчетов, выработки политики, управления здравоохранением, научных исследований, статистического анализа и… … Справочник технического переводчика
агрегирование — 3.2 агрегирование (aggregation): Процесс или результат объединения конструкций языка моделирования и других компонентов модели в единое целое. Примечание Конструкции языка моделирования и другие компоненты модели могут быть агрегированы в более… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
агрегирование — Объединение, суммирование экономических показателей по какому либо признаку для получения обобщенных совокупных показателей. При агрегировании необходим учет структуры объединяемых элементов, в ряде случаев требуется анализ возможности и… … Справочник технического переводчика
Агрегирование — [aggregation, aggregation problem] объединение, укрупнение показателей по какому либо признаку для получения обобщенных, совокупных показателей — агрегатов. С математической точки зрения А. рассматривается как преобразование модели в модель … Экономико-математический словарь
агрегирование информации — Преобразование детализированной информации в пакеты (агрегаты) данных, что позволяет анализировать экономику в терминах небольшого числа соответствующих агрегированных переменных, которые включают капитал, труд, товары (промежуточные и конечные) … Справочник технического переводчика
агрегирование каналов — Метод повышения пропускной способности за счет объединения нескольких параллельных каналов в один высокоскоростной поток данных. [Л.М. Невдяев. Телекоммуникационные технологии. Англо русский толковый словарь справочник. Под редакцией Ю.М.… … Справочник технического переводчика
АГРЕГИРОВАНИЕ — соединение отдельных единиц или данных в единый показатель. Например, все цены индивидуальных товаров и услуг образуют один общий уровень цен или все единицы продукции агрегируются в реальный чистый национальный продукт … Большой бухгалтерский словарь
АГРЕГИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИИ — преобразование детализированной информации в пакеты (агрегаты) данных, что позволяет анализировать экономику в терминах небольшого числа соответствующих агрегированных переменных, которые включают капитал, труд, товары (промежуточные и конечные) … Большой бухгалтерский словарь
АГРЕГИРОВАНИЕ — соединение отдельных единиц или данных в единый показатель. Например, все цены индивидуальных товаров и услуг образуют один общий уровень цен или все единицы продукции агрегируются в реальный чистый национальный продукт … Большой экономический словарь
ElasticSearch — агрегация данных
В статье мы рассмотрим, как правильно реализовывать агрегацию данных, зачем это может понадобиться, и сдобрим это кучей рабочих примеров.
Для всех, кому интересно как сделать свои запросы в ES интереснее и посмотреть на обычной поиск с другой стороны, прошу под кат.
В предыдущей статье пользователи разделились поровну между статьёй по более простой теме и по более сложной, поэтому я выбрал не очень сложную тему, но довольно свежую, которая добавилась в ES относительно недавно(v1.0) и несёт довольно интересный функционал.
Aggregation module
Этот модуль пришел в ES на смену Facets, причем в настойчивой форме, Facets теперь считаются устаревшими и будут удалены в ближайшие релизы. Хотя агрегаты и были добавлены в v1.0.0RC1, а сейчас уже >1.2, я все же не рекомендую использовать Facets.
Зачем же понадобилось изменять рабочий инструмент?
Наверное, главной фишкой агрегатов является их вложенность. Приведу общий синтаксис запроса:
Как видно из структуры, агрегатов может быть сколь угодно много, и у каждого элемента может быть вложенный элемент без ограничений по глубине.
Используя вложенность, мы можем получить очень интересные статистические данные (пример в конце статьи).
Типы агрегатов
Типов агрегатов очень много, но все их можно объединить в 2 главных типа:
— Bucketing (Обобщение)
Для простоты понимания, это можно сравнить со всем знакомым инструментов «GROUP BY». Конечно, это довольно упрощенное сравнение, но принцип работы схож. Этот тип на основе фильтров обобщает документы, по какому-то определённому признаку, хороший пример это terms aggregation.
— Metric (Метрические)
Это агрегаты, которые высчитывают какие либо значение по определенному набору документов. Например sum aggregation
Думаю, для начало теории хватит, всем, кого интересует более фундаментальная информация по этому модулю, могут ознакомится с ней по этой ссылке.
Простой пример
Дамп наглым образом взят из этой прекрасной статьи
Давайте сгруппируем спортсменов по их виду спорта и узнаем сколько их в каждом спорте:
Тут мы используем агрегат «terms», который группирует документа по полю «sport».
«size» : 0 (0 заменяется на Integer.MAX_VALUE автоматически) говорит о том, что нам нужные все документы без исключения, в нашем случае не важна скорость, но надо учитывать, что более точный результат требует больше времени.
Отлично, бейсболистов больше всего.
Давайте отсортируем спортсменов по среднему значению их рейтинга, от большего к меньшему:
Тут отлично видно, что такое вложенный агрегат и как он может помочь нам выбрать документы максимально гибко.
Сначала мы указываем, что нужно сгруппировать спортсменов по имени, потом отсортировать по «rating_avg», который высчитывается в под агрегате «avg», по полю «rating». Заметьте, как элегантно ES работает с массивами ( «rating» : [10, 9] ) и с легкостью высчитывает среднее значение.
Начиная с версии 1.2.0 выполнение скриптов по умолчанию отключено. Вы можете его включить, при условии что у пользователей нет прямого доступа к ES (Надеюсь, что это так, иначе советую вам немедленно закрыть этот доступ ради безопасности ваших данных).
Агрегация во всей красе или что-то посложнее
Давайте найдём всех спортсменов, которые находятся в радиусе 20 миль от точки «46.12,-68.55»
Сгруппируем их по виду спорта и выведем подробную статистику по рейтингу спортсменов в этом виде спорта.
Звучит неплохо, а вот и пример.
Заключение
Надеюсь, я смог донести общие возможности этого прекрасного модуля. Всем, кого это тема заинтересовала, я советую ознакомиться со всем списком фильтров по этой ссылке.
Рад любым полезным замечаниям и дополнениям по теме.
Так же можно прочитать мою предыдущую статью по ES — ElasticSearch и поиск наоборот. Percolate API
И принять участие в голосование внизу статьи.
Агрегаты в БД — зачем, как, а стоит ли?
Вот про то, как сделать такие отчеты быстрыми, какие бывают способы их реализации и встречаются «грабли» на этом пути, сегодня и поговорим.
Динамический подсчет
Несколько одновременных агрегатов
EXPLAIN-оценка count(*)
Триггер-аккумулятор
В самом простом виде это может выглядеть примерно так:
Теперь нам достаточно прочитать всего лишь одну запись из таблицы агрегатов, чтобы получить значение нужного счетчика.
Таблица агрегатов vs MVCC
Но состояние такой записи достаточно часто меняется, поэтому из-за MVCC в этой таблице начинает постепенно накапливаться «мусор» (dead tuples), который уже ни один запрос как бы не может увидеть, но движок PostgreSQL все равно вынужден их фильтровать. Это может вызывать существенную деградацию производительности и неконтролируемый рост объема таблицы.
Чтобы такой мусор вычищался, а место переиспользовалось, в PostgreSQL существует процесс autovacuum’а. Но иногда скорость изменений данных превышает дефолтные настройки, тогда стоит базе «помочь»:
Будьте осторожны! В базах с большим количеством таблиц/секций, сама инициализация процесса autovacuum/autoanalyze и определение таблиц для обработки могут потреблять достаточно существенные ресурсы.
Дробление агрегатов
А что если изменения будут идти очень-очень часто и в несколько потоков? Такой триггер из-за блокировок при обновлении единственной «целевой» записи превратит нашу работу в «однопоточную»:
Таким образом, наши шансы наткнуться на блокировку снижаются кратно, пропорционально количеству «долек».
Таблица изменений + worker
Поэтому давайте оставим все-таки единственную запись агрегата, а все «свежее» будем писать в таблицу изменений, и периодически (по событию или таймеру) будем «набегать» на эту таблицу, массово обрабатывать и удалять все изменения, и накатывать изменения на агрегаты.
С различными способами использования рекомендательных блокировок можно познакомиться в статье «Фантастические advisory locks, и где они обитают».
Примерно так у нас в СБИС живет счетчик остатков складской карточки, расчет себестоимости и сводные сальдо и обороты.
В этом случае обрабатывающий запрос может выглядеть как-то так:
При этом еще необработанные записи между итерациями worker’а доступны в diff-таблице, откуда мы их можем (если хотим, конечно) прочитать и добавить к сохраненному значению агрегата.
Агрегация где-то рядом
Временная агрегация в памяти процесса
Если ваш процесс относится к долгоживущим, то нет необходимости сбрасывать в БД прямо уж каждое изменение, если вы готовы насколько-то отойти от полной непротиворечивости данных агрегата в каждый момент времени. Тогда можно вести счетчики в памяти процесса, а в БД отправлять по таймеру.
Поток изменений в событиях очереди
Микс из предыдущих двух вариантов. При изменении данных вы кидаете сообщение в очередь NOTIFY /PgQ/RabbitMQ/Kafka/. а на принимающей стороне worker получает эти события «пачками», и пушит в БД.
В базе, но не в PostgreSQL
Примерно так у нас живет история загрузки (Redis) и статистика работы облака (ClickHouse).
Мини-серия «Агрегаты в БД»:
Агрегирование данных
«. Агрегирование данных (data aggregation): процесс сбора, обработки и представления информации в окончательном виде. Агрегирование данных в основном выполняется для формирования отчетов, выработки политики, управления здравоохранением, научных исследований, статистического анализа и изучения здоровья населения. «
Источник:
«ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ЗДОРОВЬЯ. ТРЕБОВАНИЯ К АРХИТЕКТУРЕ ЭЛЕКТРОННОГО УЧЕТА ЗДОРОВЬЯ. ГОСТ Р ИСО/ТС 18308-2008»
(утв. Приказом Ростехрегулирования от 11.03.2008 N 44-ст)
Смотреть что такое «Агрегирование данных» в других словарях:
агрегирование данных — Процесс сбора, обработки и представления информации в окончательном виде. Агрегирование данных в основном выполняется для формирования отчетов, выработки политики, управления здравоохранением, научных исследований, статистического анализа и… … Справочник технического переводчика
агрегирование данных — (data aggregation): Процесс сбора, обработки и представления информации в окончательном виде. Агрегирование данных в основном выполняется для формирования отчетов, выработки политики, управления здравоохранением, научных исследований,… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
агрегирование — 3.2 агрегирование (aggregation): Процесс или результат объединения конструкций языка моделирования и других компонентов модели в единое целое. Примечание Конструкции языка моделирования и другие компоненты модели могут быть агрегированы в более… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
агрегирование — Объединение, суммирование экономических показателей по какому либо признаку для получения обобщенных совокупных показателей. При агрегировании необходим учет структуры объединяемых элементов, в ряде случаев требуется анализ возможности и… … Справочник технического переводчика
Агрегирование — [aggregation, aggregation problem] объединение, укрупнение показателей по какому либо признаку для получения обобщенных, совокупных показателей — агрегатов. С математической точки зрения А. рассматривается как преобразование модели в модель … Экономико-математический словарь
агрегирование информации — Преобразование детализированной информации в пакеты (агрегаты) данных, что позволяет анализировать экономику в терминах небольшого числа соответствующих агрегированных переменных, которые включают капитал, труд, товары (промежуточные и конечные) … Справочник технического переводчика
агрегирование каналов — Метод повышения пропускной способности за счет объединения нескольких параллельных каналов в один высокоскоростной поток данных. [Л.М. Невдяев. Телекоммуникационные технологии. Англо русский толковый словарь справочник. Под редакцией Ю.М.… … Справочник технического переводчика
АГРЕГИРОВАНИЕ — соединение отдельных единиц или данных в единый показатель. Например, все цены индивидуальных товаров и услуг образуют один общий уровень цен или все единицы продукции агрегируются в реальный чистый национальный продукт … Большой бухгалтерский словарь
АГРЕГИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИИ — преобразование детализированной информации в пакеты (агрегаты) данных, что позволяет анализировать экономику в терминах небольшого числа соответствующих агрегированных переменных, которые включают капитал, труд, товары (промежуточные и конечные) … Большой бухгалтерский словарь
АГРЕГИРОВАНИЕ — соединение отдельных единиц или данных в единый показатель. Например, все цены индивидуальных товаров и услуг образуют один общий уровень цен или все единицы продукции агрегируются в реальный чистый национальный продукт … Большой экономический словарь
Агрегирование
Финансовый эксперт с высшим экономическим образованием по специальности «Экономист-менеджер». Имею опыт работы в Сбербанке России. Более 7 лет консультирую читателей по финансовым вопросам.
Описание агрегирования простыми словами
Агрегирование в различных сферах
В первом случае под агрегированием понимается реализация определённой стратегии, которая направлена на количественное увеличение клиентской базы. Суть такой стратегии заключается в сосредоточивании внимания на потребностях населения, которые позиционируются в качестве универсальных. При этом последующие выводы делаются на основе того, что потребительская база на рынке в большинстве своём практически идентична, а, соответственно, и потребности у таких клиентов могут быть одинаковыми. Данная тенденция берётся за основу при последующем осуществлении торговой деятельности.
Касательно экономической сферы, то здесь агрегирование интерпретируется в двух значениях. В одном из них так называется улучшение экономических показателей, которое осуществляется при помощи поэтапного объединения отдельных элементов в одну единую группу. При осуществлении данного процесса определяются обобщённые синтетические измерители, объединённые в одно целое. Такие измерители называются агрегированными показателями.
Довольно характерным можно назвать пример, в котором показатель объёма производства на территории отдельно взятой страны является суммарным величиной объёма производства всех предприятий промышленного значения. Сюда же можно отнести сведение динамики ценовых показателей отдельно взятых товаров в общий показатель их индексации.
Процесс агрегирования определяется суммированием и группированием. В определённом понимании агрегирование является прямой противоположностью сегментации рынка. С точки зрения такого процесса рынок позиционируется в качестве однородной среды, где могут быть реализованы маркетинговые приёмы в единичной интерпретации.
В свою очередь полной противоположностью агрегирования является дезагрегирование. Такой процесс представляет из себя явление, обратное первоначально реализованному объединению элементов, существующих в полной независимости друг от друга.
Отчасти агрегирование может рассматриваться как поэтапный переход от микроэкономического взгляда на изучаемые явления экономического значения к макроэкономическому. При таком раскладе агрегирование будет позиционироваться в качестве жизненно необходимого элемента, что обусловлено фактом, по причине которого никакая из реализуемых моделей не имеет возможности вместить существующее разнообразие экономических ресурсов, связей и продуктов. Если брать во внимание данное утверждение, то даже самые крупные модели являются продуктов агрегирования в данный промежуток времени или станут таковыми по истечении определённого временного периода.
Управленческий процесс также неизбежно включает в себя элементы агрегирования. Так, при осуществлении перехода имеющиеся показатели подвергаются данному процессу с последующим уменьшением общего количества. Более того, наряду с потерей показателей, происходит снижение информативной ценности, что является проблемой глобального масштаба. Вследствие этого, проводимые расчёты осуществляются на основе статистических закономерностей, а полученные результаты довольно часто не являются истиной.
Для того, чтобы свести к минимуму возможные погрешности, рекомендуется предварительно сопоставлять выгоду от уменьшения расчётов с ущербом, который может быть нанесён вследствие потери определённой части информации.