Histogram Aggregation · my-elasticsearch-cn

## Histogram Aggregation A multi-bucket values source based aggregation,可以应用于从文档中提取的数值。它会动态地在值上构建固定大小（a.k.a.interval）桶。例如，如果文档有一个包含价格的字段(数值)，我们可以配置这个聚合来动态地构建带间隔5的bucket（比如价格可能代表$ 5），当聚合执行时，每个文档的价格字段将被评估，并将四舍五入到最接近的bucket，例如，如果价格是32，而bucket（桶）的大小是5，那么四舍五入将产生30，因此，文档将“掉落”到与关键30相关的bucket（桶）中，为了使这更正式，这里是使用的如下计算公式： | `bucket_key = Math.floor((value - offset) / interval) * interval + offset` | interval必须是正数，而offset（偏移量）必须是小数`[0, interval[`. 下面的代码片段“bucket”基于价格的间隔为50 | `POST /sales/_search?size=0` `{` `"aggs" : {` `"prices" : {` `"histogram" : {` `"field" : "price",` `"interval" : 50` `}` `}` `}` `}` | 可能返回以下结果： | `{` `...` `"aggregations": {` `"prices" : {` `"buckets": [` `{` `"key": 0.0,` `"doc_count": 1` `},` `{` `"key": 50.0,` `"doc_count": 1` `},` `{` `"key": 100.0,` `"doc_count": 0` `},` `{` `"key": 150.0,` `"doc_count": 2` `},` `{` `"key": 200.0,` `"doc_count": 3` `}` `]` `}` `}` `}` | ### Minimum document count 上面的结果显示，没有任何文档的价格在[100 - 150)范围内。默认情况下，返回结果将用空桶填充直方图中的空白。由于min_doc_count设置，可能会更改这个和请求桶的最小值，这是由min_doc_count设置: | `POST /sales/_search?size=0` `{` `"aggs" : {` `"prices" : {` `"histogram" : {` `"field" : "price",` `"interval" : 50,` `"min_doc_count" : 1` `}` `}` `}` `}` | 返回结果： | `{` `...` `"aggregations": {` `"prices" : {` `"buckets": [` `{` `"key": 0.0,` `"doc_count": 1` `},` `{` `"key": 50.0,` `"doc_count": 1` `},` `{` `"key": 150.0,` `"doc_count": 2` `},` `{` `"key": 200.0,` `"doc_count": 3` `}` `]` `}` `}` `}` | 默认情况下，histogram返回数据本身范围内的所有bucket,也就是说，具有最小值(使用直方图)的文档将确定最小的bucket(带有最小键的bucket)，具有最高值的文档将确定最大的bucket(具有最高键的bucket)。通常，当请求空buckets时，这会造成混乱，特别是当数据被过滤时。为了说明原因，让我们来看一下列子：假设你正在过滤您的请求，以获取值在0到500之间的所有文档，此外，您还希望使用直方图来将数据切片，其中间隔为50，您还要指定“min_doc_count”：0，因为您希望获得所有的桶，即使是空的。如果发生这种情况，所有产品(文件)的价格都高于100，你将获得的第一个bucket将是一个100的key，这是令人困惑的，很多次，你还想把这些桶放在0到100之间。通过使用extended_bounds设置，现在，您可以“强制”直方图聚合来开始在特定的min值上构建bucket，并且还可以继续构建到最大值的bucket（即使没有文档了），当min_doc_count为0时，使用extended_bounds才有意义（如果min_doc_count大于0，则永远不会返回空buckets）注意，(顾名思义)extended_bounds不是过滤buckets。意味着，如果extended_bounds.min高于从文档中提取的值。这些文件仍将决定第一个bucket将是什么（对于extended_bounds.max和最后一个bucket也是一样），对于filtering buckets，应使用适当的from/to设置将范围过滤器聚合下的直方图聚合嵌套。例子： | `POST /sales/_search?size=0` `{` `"query" : {` `"constant_score" : { "filter": { "range" : { "price" : { "to" : "500" } } } }` `},` `"aggs" : {` `"prices" : {` `"histogram" : {` `"field" : "price",` `"interval" : 50,` `"extended_bounds" : {` `"min" : 0,` `"max" : 500` `}` `}` `}` `}` `}` | ### Order 默认情况下，返回的bucket按它们的key升序排序，尽管顺序行为可以通过order设置来控制。按键降序排列桶： | `POST /sales/_search?size=0` `{` `"aggs" : {` `"prices" : {` `"histogram" : {` `"field" : "price",` `"interval" : 50,` `"order" : { "_key" : "desc" }` `}` `}` `}` `}` | 按其doc_count - 升序排列： | `POST /sales/_search?size=0` `{` `"aggs" : {` `"prices" : {` `"histogram" : {` `"field" : "price",` `"interval" : 50,` `"order" : { "_count" : "asc" }` `}` `}` `}` `}` | If the histogram aggregation has a direct metrics sub-aggregation, 则后者可以确定桶的顺序： | `POST /sales/_search?size=0` `{` `"aggs" : {` `"prices" : {` `"histogram" : {` `"field" : "price",` `"interval" : 50,` `"order" : { "price_stats.min" : "asc" } #1` `},` `"aggs" : {` `"price_stats" : { "stats" : {"field" : "price"} }` `}` `}` `}` `}` | #1 {“price_stats.min”：asc“}将根据其price_stats子聚合的最小值对桶进行排序。也可以根据层次结构中的“更深层次的”聚合来对buckets进行排序，只要聚合路径是single-bucket类型，就可以支持这一点，在路径中的最后一个聚合可能是单桶的，也可以是度量的。如果它是一个single-bucket类型，那么这个顺序将由bucket中的文档数来定义（例如doc_count），如果这是一个度量标准，则与上面的规则相同（如果路径必须指出度量名称以在multi-value度量聚合的情况下排序，并且在single-value度量聚合的情况下，该排序将应用于该值）路径必须以下列形式定义： | `AGG_SEPARATOR = '>' ;` `METRIC_SEPARATOR = '.' ;` `AGG_NAME = <the name of the aggregation> ;` `METRIC = <the name of the metric (in case of multi-value metrics aggregation)> ;` `PATH = <AGG_NAME> [ <AGG_SEPARATOR>, <AGG_NAME> ]* [ <METRIC_SEPARATOR>, <METRIC> ] ;` | | `POST /sales/_search?size=0` `{` `"aggs" : {` `"prices" : {` `"histogram" : {` `"field" : "price",` `"interval" : 50,` `"order" : { "promoted_products>rating_stats.avg" : "desc" }` `},` `"aggs" : {` `"promoted_products" : {` `"filter" : { "term" : { "promoted" : true }},` `"aggs" : {` `"rating_stats" : { "stats" : { "field" : "rating" }}` `}` `}` `}` `}` `}` `}` | 上述将根据促销产品的平均评级对桶进行排序 ### Offset 默认情况下，bucket键以0开始，然后以interval间隔均匀分布，例如，如果间隔为10，则第一个桶（假设里面有数据）将为[0 - 9]，[10-19]，[20-29]，可以使用offset选项来改变bucket的边界。这可以用一个例子来说明，如果有10个值从5到14的文档，使用interval10将产生两个bucket，每个bucket包含5个文档，如果使用附加的offset为5，则只有一个包含所有10个文档的单个bucket[5-14]。 ### Response Format 默认情况下，buckets作为有序数组返回，还可以将响应请求为哈希，而不是用bucket键。 | `POST /sales/_search?size=0` `{` `"aggs" : {` `"prices" : {` `"histogram" : {` `"field" : "price",` `"interval" : 50,` `"keyed" : true` `}` `}` `}` `}` | 响应结果： | `{` `...` `"aggregations": {` `"prices": {` `"buckets": {` `"0.0": {` `"key": 0.0,` `"doc_count": 1` `},` `"50.0": {` `"key": 50.0,` `"doc_count": 1` `},` `"100.0": {` `"key": 100.0,` `"doc_count": 0` `},` `"150.0": {` `"key": 150.0,` `"doc_count": 2` `},` `"200.0": {` `"key": 200.0,` `"doc_count": 3` `}` `}` `}` `}` `}` | ### Missing value missing的参数定义了如何处理缺少值的文档，默认情况下，它们将被忽略，但也有可能将它们视为具有值 | `POST /sales/_search?size=0` `{` `"aggs" : {` `"quantity" : {` `"histogram" : {` `"field" : "quantity",` `"interval": 10,` `"missing": 0 ＃1` `}` `}` `}` `}` | ＃1 quantity字段没有值的文档将落入与文档相同的bucket中＃1 值为0