按时间统计:date_histogram

  1. GET /cars/transactions/_search
  2. {
  3. "size" : ,
  4. "aggs": {
  5. "sales": {
  6. "date_histogram": {
  7. "field": "sold",
  8. "interval": "month",
  9. "format": "yyyy-MM-dd"
  10. }
  11. }
  12. }
  13. }

注意,这种写法在数字字段没有问题,但是在文本字段使用之前必须先把对应字段的fielddata设为true才可以。否则会报错:

  1. "caused_by" : {
  2. "type" : "illegal_argument_exception",
  3. "reason" : "Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [name] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory."
  4. }

注意,设置了fielddata会消耗大量内存。

返回空buckets:设置参数 min_doc_count

限制返回时间范围:设置参数 extended_bounds

  1. GET /cars/transactions/_search
  2. {
  3. "size" : ,
  4. "aggs": {
  5. "sales": {
  6. "date_histogram": {
  7. "field": "sold",
  8. "interval": "month",
  9. "format": "yyyy-MM-dd",
  10. "min_doc_count" : ,
  11. "extended_bounds" : {
  12. "min" : "2014-01-01",
  13. "max" : "2014-12-31"
  14. }
  15. }
  16. }
  17. }
  18. }

扩展例子:

  1. GET /cars/transactions/_search
  2. {
  3. "size" : ,
  4. "aggs": {
  5. "sales": {
  6. "date_histogram": {
  7. "field": "sold",
  8. "interval": "quarter",
  9. "format": "yyyy-MM-dd",
  10. "min_doc_count" : ,
  11. "extended_bounds" : {
  12. "min" : "2014-01-01",
  13. "max" : "2014-12-31"
  14. }
  15. },
  16. "aggs": {
  17. "per_make_sum": {
  18. "terms": {
  19. "field": "make"
  20. },
  21. "aggs": {
  22. "sum_price": {
  23. "sum": { "field": "price" }
  24. }
  25. }
  26. },
  27. "total_sum": {
  28. "sum": { "field": "price" }
  29. }
  30. }
  31. }
  32. }
  33. }

分析一下上面的例子:

先是一个聚合,名为sales,类型是date_histogram,会根据时间生成桶

再看sales桶里,嵌套了一个聚合,包括per_make_sum和total_sum,

total_sum:用到了sum,这是一个指标,不会产生新的桶,会生成数值。

per_make_sum:用到了terms,会根据make字段划分子桶

在per_make_sum桶中,嵌套了sum_price聚合,也是一个sum指标,不会产生新桶。

上面的层级结构表示了桶的嵌套关系。关键在于区分哪些是桶,哪些是指标。

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