技术标签: 程序员 elasticsearch 大数据 sql
其他参数:
当管道聚合遇到不存在的值,有点类似于term等聚合的(missing)时所采取的策略,可选择值为:skip、insert_zeros。
skip:此选项将丢失的数据视为bucket不存在。它将跳过桶并使用下一个可用值继续计算。
insert_zeros:默认使用0代替。
format
用于格式化聚合桶的输出(key)。
示例如下:
POST /_search
{
“size”: 0,
“aggs”: {
“sales_per_month”: { // @1
“date_histogram”: {
“field”: “date”,
“interval”: “month”
},
“aggs”: { // @2
“sales”: {
“sum”: {
“field”: “price”
}
}
}
},
“avg_monthly_sales”: { // @3
“avg_bucket”: {
“buckets_path”: “sales_per_month>sales”
}
}
}
}
代码@1:首先定义第一级聚合(按月)直方图聚合。
代码@2:定义第二级聚合,在按月聚合的基础上,对每个月的文档求sum。
代码@3:对上面的聚合求平均值。
其返回结果如下:
{
… // 省略
“aggregations”: {
“sales_per_month”: {
“buckets”: [
{
“key_as_string”: “2015/01/01 00:00:00”,
“key”: 1420070400000,
“doc_count”: 3,
“sales”: {
“value”: 550.0
}
},
{
“key_as_string”: “2015/02/01 00:00:00”,
“key”: 1422748800000,
“doc_count”: 2,
“sales”: {
“value”: 60.0
}
}
]
},
“avg_monthly_sales”: { // 这是对二级聚合的结果再进行一次求平均值聚合。
“value”: 328.33333333333333
}
}
}
对应的JAVA示例如下:
public static void test_pipeline_avg_buncket_aggregation() {
RestHighLevelClient client = EsClient.getClient();
try {
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
searchRequest.indices(“aggregations_index02”);
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
AggregationBuilder aggregationBuild = AggregationBuilders.terms(“seller_agg”)
.field(“sellerId”)
.subAggregation(AggregationBuilders.sum(“seller_num_agg”)
.field(“num”)
)
;
sourceBuilder.aggregation(aggregationBuild);
// 添加 avg bucket pipeline
sourceBuilder.aggregation(new AvgBucketPipelineAggregationBuilder(“seller_num_agg_av”, “seller_agg>seller_num_agg”));
sourceBuilder.size(0);
searchRequest.source(sourceBuilder);
SearchResponse result = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(result);
} catch (Throwable e) {
e.printStackTrace();
} finally {
EsClient.close(client);
}
}
2、Percentiles Bucket Aggregation
同级管道聚合,百分位管道聚合。其JAVA示例如下:
public static void test_Percentiles_buncket_aggregation() {
RestHighLevelClient client = EsClient.getClient();
try {
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();
searchRequest.indices(“aggregations_index02”);
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
AggregationBuilder aggregationBuild = AggregationBuilders.terms(“seller_agg”)
.field(“sellerId”)
.subAggregation(AggregationBuilders.sum(“seller_num_agg”)
.field(“num”)
)
;
sourceBuilder.aggregation(aggregationBuild);
// 添加 avg bucket pipeline
sourceBuilder.aggregation(new PercentilesBucketPipelineAggregationBuilder(“seller_num_agg_av”, “seller_agg>seller_num_agg”));
sourceBuilder.size(0);
searchRequest.source(sourceBuilder);
SearchResponse result = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(result);
} catch (Throwable e) {
e.printStackTrace();
} finally {
EsClient.close(client);
}
}
其返回值如下:
{
… // 省略其他属性
“aggregations”:{
“lterms#seller_agg”:{
“doc_count_error_upper_bound”:0,
“sum_other_doc_count”:12,
“buckets”:[
{
“key”:45,
“doc_count”:567,
“sum#seller_num_agg”:{
“value”:911
}
},
{
“key”:31,
“doc_count”:324,
“sum#seller_num_agg”:{
“value”:353
}
} // 省略其他桶的显示
]
},
“percentiles_bucket#seller_num_agg_av”:{
“values”:{
“1.0”:5,
“5.0”:5,
“25.0”:10,
“50.0”:20,
“75.0”:290,
“95.0”:911,
“99.0”:911
}
}
}
}
3、Cumulative Sum Aggregation
累积管道聚合,就是就是依次将每个管道的sum聚合进行累加。
其语法(restfull)如下:
{
“cumulative_sum”: {
“buckets_path”: “the_sum”
}
}
支持的参数说明:
桶聚合名称,作为管道聚合的输入信息。
格式化key。
使用示例如下:
POST /sales/_search
{
“size”: 0,
“aggs” : {
“sales_per_month” : {
“date_histogram” : {
“field” : “date”,
“interval” : “month”
},
“aggs”: {
“sales”: {
“sum”: {
“field”: “price”
}
},
“cumulative_sales”: {
“cumulative_sum”: {
“buckets_path”: “sales”
}
}
}
}
}
}
其返回结果如下:
{
“took”: 11,
“timed_out”: false,
“_shards”: …,
“hits”: …,
“aggregations”: {
“sales_per_month”: {
“buckets”: [
{
“key_as_string”: “2015/01/01 00:00:00”,
“key”: 1420070400000,
“doc_count”: 3,
“sales”: {
“value”: 550.0
},
“cumulative_sales”: {
“value”: 550.0
}
},
{
“key_as_string”: “2015/02/01 00:00:00”,
“key”: 1422748800000,
“doc_count”: 2,
“sales”: {
“value”: 60.0
},
“cumulative_sales”: {
“value”: 610.0
}
},
{
“key_as_string”: “2015/03/01 00:00:00”,
“key”: 1425168000000,
“doc_count”: 2,
“sales”: {
“value”: 375.0
},
“cumulative_sales”: {
“value”: 985.0
}
}
]
}
}
}
从结果可知,cumulative_sales的值等于上一个cumulative_sales + 当前桶的sum聚合。
对应的JAVA示例如下:
{
“aggregations”:{
“date_histogram#createTime_histogram”:{
“buckets”:{
“2015-12-01 00:00:00”:{
“key_as_string”:“2015-12-01 00:00:00”,
“key”:1448928000000,
“doc_count”:6,
“sum#seller_num_agg”:{
“value”:16
},
“simple_value#Cumulative_Seller_num_agg”:{
“value”:16
}
},
“2016-01-01 00:00:00”:{
“key_as_string”:“2016-03-01 00:00:00”,
“key”:1456790400000,
“doc_count”:10,
“sum#seller_num_agg”:{
“value”:11
},
“simple_value#Cumulative_Seller_num_agg”:{
“value”:31
}
}
// … 忽略
}
}
}
}
4、Bucket Sort Aggregation
一种父管道聚合,它对其父多桶聚合的桶进行排序。并可以指定多个排序字段。每个bucket可以根据它的_key、_count或子聚合进行排序。此外,可以设置from和size的参数,以便截断结果桶。
使用语法如下:
{
“bucket_sort”: {
“sort”: [
{“sort_field_1”: {“order”: “asc”}},
{“sort_field_2”: {“order”: “desc”}},
“sort_field_3”
],
“from”: 1,
“size”: 3
}
}
支持的参数说明如下:
定义排序结构。
用与对父聚合的桶进行截取,该值之前的所有桶将忽略,也就是不参与排序,默认为0。
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