概述

桶分聚合不进行权值的计算,他们对文档根据聚合请求中提供的判断条件(比如:{"from":0,  "to":100})来进行分组(桶分)。

桶分聚合还会额外返回每一个桶内文档的个数。

桶分聚合可以包含子聚合——sub-aggregations(权值聚合不能包含子聚合,可以作为子聚合),子聚合操作将会应用到由父(parent)聚合产生的每一个桶上。

桶分聚合根据聚合条件,可以只定义输出一个桶;也可以输出多个;还可以在根据聚合条件动态确定桶个数(比如:terms aggregation)。

Histogram Aggregation(multi-bucket)

直方图聚合——基于文档中的某个【数值类型】字段,通过计算来动态的分桶。

一个文档属于某个桶,计算过程大致如下:

rem = value % interval
if (rem < ) {
rem += interval
}
bucket_key = value - rem

配置参数

  • field:字段,必须为数值类型
  • interval:分桶间距
  • min_doc_count:最少文档数桶过滤,只有不少于这么多文档的桶才会返回
  • extended_bounds:范围扩展
  • order:对桶排序,如果 histogram 聚合有一个权值聚合类型的"直接"子聚合,那么排序可以使用子聚合中的结果
  • offset:桶边界位移,默认从0开始
  • keyed:hash结构返回,默认以数组形式返回每一个桶
  • missing:配置缺省默认值
{
"aggs" : {
"prices" : {
"histogram" : {
"field" : "price",
"interval" : ,
"min_doc_count" : ,
"extended_bounds" : {
"min" : ,
"max" :
},
"order" : { "_count" : "desc" },
"keyed":true,
"missing":
}
}
}
}

Data Histogram Aggregation(multi-bucket)

日期直方图聚合——基于日期类型,以【日期间隔】来桶分聚合。

可用的时间间隔类型为:year、quarter、month、week、day、hour、minute、second,其中,除了year、quarter 和 month,其余可用小数形式。

配置参数

  • field:
  • interval:
  • format:定义日期的格式,配置后会返回一个 key_as_string 的字符串类型日期(默认只有key)
  • time_zone:定义时区,用作时间值的调整
  • offset:
  • missing:
{
"aggs" : {
"articles_over_time" : {
"date_histogram" : {
"field" : "date",
"interval" : "month",
"format" : "yyyy-MM-dd",
"time_zone": "+08:00"
}
}
}
}

Range Aggregation(multi-bucket)

范围聚合——基于某个值(可以是 field 或 script),以【字段范围】来桶分聚合。

范围聚合包括 from 值,不包括 to 值(区间前闭后开)。

配置参数

  • ranges:配置区间,数组,每一个元素是一个区间。例如:[{from:0}, {from:50, to:100}, {to:200}]
  • keyed:以一个关联的唯一字符串作为键,以 HASH 形式返回,而不是默认的数组
  • script:利用 script 执行结果替代普通的 field 值进行聚合。script可以用file给出,还可以对其它 field 进行求值计算。
{
"aggs" : {
"price_ranges" : {
"range" : {
"field" : "price",
"ranges" : [ //包含 3 个桶
{ "to" : },
{ "from" : , "to" : },
{ "from" : }
],
"keyed" : true
}
}
}
}

Date Range Aggregation(multi-bucket)

日期范围聚合——基于日期类型的值,以【日期范围】来桶分聚合。

日期范围可以用各种 Date Math 表达式。

同样的,包括 from 的值,不包括 to 的值。

配置参数

  • format:定义日期格式,配置后会返回一个 [to/from]_as_string 的字符串类型日期,默认是 to/from 的数值表示
{
"aggs": {
"range": {
"date_range": {
"field": "date",
"format": "MM-yyy",
"ranges": [ //包含 3 个桶
{ "to": "now-10M/M" },
{ "from": "now-10M/M" },
{"from":"1970-1-1", "to":"2000-1-1"}
]
}
}
}
}

Terms Aggregation(multi-bucket)

词元聚合——基于某个field,该 field 内的每一个【唯一词元】为一个桶,并计算每个桶内文档个数。

默认返回顺序是按照文档个数多少排序。

当不返回所有 buckets 的情况,文档个数可能不准确。

配置参数

  • size:size用来定义需要返回多个 buckets(防止太多),默认会全部返回。(注意,如果只返回部分buckets,统计的文档个数不一定准确(每个分片各自的top size个)。size 越大,count 会越精确。)
  • order:排序方式
  • min_doc_count:只返回文档个数不小于该值的 buckets
  • script:用基本来生成词元
  • include:包含过滤
  • exclude:排除过滤
  • execution_hint:
  • collect_mode:
  • missing:
{
"aggs" : {
"genders" : {
"terms" : {
"field" : "gender",
"size" : ,
"order" : { "_count" : "asc" },
"min_doc_count": ,
"include" : ".*sport.*",
"exclude" : "water_.*",
"missing": "N/A"
}
}
}
}

Filters Aggregation(multi-bucket)

多过滤聚合——基于多个过滤条件,来对当前文档进行【过滤】的聚合,每个过滤都包含所有满足它的文档(多个bucket中可能重复)。

配置参数

  • filters: 配置过滤条件,支持 HASH 或 数组格式
  • other_bucket: 是否计算不满足任何匹配条件的文档
  • other_bucket_key: 作为不匹配所有过滤条件的文档的 bucket 名称
{
"aggs" : {
"messages" : {
"filters" : {
"other_bucket_key": "other_messages", //不在过滤条件范围内的文档都归属于 other_messages 桶
"filters" : { //过滤条件
"errors" : { "term" : { "body" : "error" }},
"warnings" : { "term" : { "body" : "warning" }}
}
},
"aggs" : {
"monthly" : {
"histogram" : {
"field" : "timestamp",
"interval" : "1M"
}
}
}
}
}
}

Filter Aggregation(single-bucket)

过滤聚合——基于一个条件,来对当前的文档进行过滤的聚合。

{
"aggs" : {
"red_products" : {
"filter" : { "term": { "color": "red" } },
"aggs" : {
"avg_price" : { "avg" : { "field" : "price" } }
}
}
}
}

IPv4 Range Aggregation(multi-bucket)

IP4聚合——基于一个 IPv4 字段,对文档进行【IPv4范围】的桶分聚合。

和 Range Aggregation 类似,只是应用字段必须是 IPv4 数据类型。

{
"aggs" : {
"ip_ranges" : {
"ip_range" : {
"field" : "ip",
"ranges" : [ //包含 3 个桶,各个桶之间可能有文档重复
{ "to" : "10.0.0.5" },
{ "from" : "10.0.0.5" },
{ "from":"1.1.1.1", "to" : "10.0.0.5" },
]
}
}
}
}

Nested Aggregation(single-bucket)

嵌套类型聚合——基于嵌套(nested)数据类型,把该【嵌套类型的信息】聚合到单个桶里,然后就可以对嵌套类型做进一步的聚合操作。

// resellers 是一个嵌套类型
{
...
"product" : {
"properties" : {
"resellers" : {
"type" : "nested",
"properties" : {
"name" : { "type" : "string" },
"price" : { "type" : "double" }
}
}
}
}
}
// 对 nested 对象里面的信息做其它聚合操作
{
"query" : {
"match" : { "name" : "led tv" }
},
"aggs" : {
"resellers" : {
"nested" : { //"嵌套类型聚合"把所有嵌套信息都包含在单一的桶里,以供进一步处理
"path" : "resellers"
},
"aggs" : {
"min_price" : { "min" : { "field" : "resellers.price" } } //对嵌套类型聚合输出的桶做进一步处理,这里是计算其 price 的 average
}
}
}
}

最新文章

  1. 【开源】C#跨平台物联网通讯框架ServerSuperIO(SSIO)
  2. React Native学习笔记-1:JSC profiler is not supported.
  3. DP-母函数
  4. C++ 我想这样用(五)
  5. 201521123050 《Java程序设计》第10周学习总结
  6. jboss7.1.1相关error及解决办法
  7. HBase写数据
  8. ubuntu18下安装docker
  9. rapid7/metasploitable3 CTF摘要
  10. puppet的常用语法
  11. DRF的解析器和渲染器
  12. 【LG3249】[HNOI2016]矿区
  13. 6/7 sprint2 看板和燃尽图的更新
  14. 【bzoj3125】CITY 插头dp
  15. Linux mount Windows目录
  16. HDU-4355-三分
  17. 如何在html中插入图片
  18. 模拟MBR Grub故障修复
  19. python初步入门
  20. Wireshark网络分析工具(一)

热门文章

  1. ajax post方法
  2. 软件测试模型汇总-V模型,W模型,X模型,H模型
  3. 《Nagios系统监控实践》一书出版
  4. 命令cp
  5. HDU-4694 Professor Tian 概率DP
  6. C++学习笔记(八):函数重载、函数指针和函数对象
  7. API功能测试如何实施(转载自测试之道 微信公众号)
  8. 针对 .NET 框架的安全编码指南
  9. SQLite使用教程8 Insert 语句
  10. 实例:ABAP Tree Control 使用与ALV Grid对象关联