Elasticsearch桶聚合，目的就是数据分组，先将数据按指定的条件分成多个组，然后对每一个组进行统计。
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不了解Elasticsearch桶聚合概念，可以先学习下 Elasticsearch桶聚合教程
下面分别介绍golang elasticsearch桶悉高聚渣陆禅合如尘的写法
任意聚合类型都支持嵌套，桶聚合可以嵌套桶聚合，也可以嵌套指标聚合。
例子：
本项目用于移动端的数据统计，项目地址： 。开源的数据统计countly做的很好，但是基础免费版的功能实在不够看，因此我就决定用go语言来写了这个项目，一来可以在实践中学习go语言，二来也可以开发功能完整的开源平台。该项目正在开发中，欢迎有兴趣的gopher一起参与。
数据存储方面使用的是mongodb。由于数据统计业务几乎不涉及到事务以及严格的一致性场景，而且mongodb的自动分片功能竖弯旦可以支撑较大的数据量。使用大数据的存储组件的话就太过于重了。因此选用mongodb。
业务逻辑整体基于事件的发布订阅。当收到客户端请求， frontend 会对请求数据进行处理，然后发布响应的事件。 backend 收到事件后进行统计处理。
后台展示基于Vue-Admin-Template开发，本人前端能力基本就是依葫芦画瓢，希望有前端大神来开发后台页面，项目地址:
目前客户端API仅有2个。一个是上报 openApp 打开APP时间，一个是上报 usageTime 一次启动使用时长事件。SDK方面也需要移动端的大神开发，感兴趣的大佬可以一起开发。
下面放一点后台页面的效果图：
GoAnalytics是基于go实现的一个数据统计平台，用于统计移动端的数据指标，比如启动次数、用户增长、活跃用户、留存等指标分析。前端数据展示项目是 goanalytics-web 。目前正在积极开发中，欢迎提交新的需求和pull request。
Go版本需要支持module，本地开发测试
cmd/goanalytics_kafka 和 goanalytics_rmq 是分别基于 kafka 和 rocketmq 的发布订阅功能做的数据发布
和订阅处理，横向扩展能闹纳力比 local 高。另外由于 rocketmq 还没有原生基于 go 的客户端（原生客户端正在开发中
2.0.0 road map )，可能会存在问题。
项目结构
├── README.md
├── api
│ ├── authentication 用户认证、管理API
│ ├── middlewares GIN 中间件
│ └── router API route
├── cmd
│ ├── account 生成admin账号命令
│ ├── analytic_local 不依赖消息系统的goanalytics
│ ├── goanalytics_kafka 基于kafak的goanalytics
│ ├──余扰 goanalytics_rmq 基于rocketmq的goanalytics
│ └── test_data 生成测试数据命令
├── common
│ └── data.go
├── conf 配置
│ └── conf.go
├── event
│ ├── codec 数据编解码
│ └── pubsub 消息发布订阅
├── go.mod
├── go.sum
├── metric 所有的统计指标在这里实现
│ ├── init.go
│ └── user 用户相关指标的实现
├── schedule
│ └── schedule.go 定时任务调度
├── storage 存储模块
│ ├── counter.go 计数器接口
│ ├── data.go
│ └── mongodb 基于mongodb实现的存储及计数器
└── utils
├── date.go
├── date_test.go
├── errors.go
└── key.go
画画方法见下面桥旅：
根据统计资料整理数据。先画横轴，后画纵轴，纵、横轴都要有单位，按纸面的大小来确定用一定单位表示一定的数量。根据数量的多少，在纵、横轴的恰当位置描出各点，然后把各点用线段顺次连接起来。
折线统计图是用折线的升降来表示统计数据变动趋势的图形，也叫曲线统猛消猛计图。折线图可分为动态折线图、依存关系折枝桥线图和次数分布折线图。
重庆分公司
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