Pipeline aggregations管道聚合
管道聚合工作于其他聚合产生的输出结果而不是文档集，用于向输出树添加信息
按管道聚集运算来源分类，管道聚集可以分为基于父聚集结果和基于兄弟聚集结果两类。
前者使用父聚集的结果并将运算结果添加到父聚集结果中，后者则使用兄弟聚集的结果并且结果会展示在自己的聚集结果中。
(1)基于父聚集
基于父聚集的管道聚集包括moving_avg、moving_fn、bucket_script、bucket_selector、bucket_sort、derivative、cumulative_sum、serial_diff八种。
(2)基于兄弟聚集
基于兄弟聚集的管道聚集包括avg_bucket、max_bucket、min_bucket、sum_bucket、stats_bucket、extended_ stats_ bucket、percentiles_bucket七种。如果将它们名称中的bucket去除，它们就与之前介绍的部分指标聚集同名了。事实上，它们不仅在名称上接近，而且在功能上也类似，只是聚集运算的范围由整个文档变成了另一个聚集结果。
buckets_path参数
-
buckets_path参数 用于指定访问其他桶中指标值的路径
-
buckets_ path参数的值由三部分组成，即聚集名称、指标名称和分隔符。聚集名称与聚集名称之间的分隔符是“>”，而聚集名称与指标名称之间的分隔符使用“.”。
-
buckets_path 语法
| buckets_path | Syntax 语法 |
|---|---|
| AGG_SEPARATOR | > |
| METRIC_SEPARATOR | . |
| AGG_NAME | |
| METRIC | |
| MULTIBUCKET_KEY | [<KEY_NAME>] |
| PATH | <AGG_NAME><MULTIBUCKET_KEY>? (<AGG_SEPARATOR>, <AGG_NAME> )* ( <METRIC_SEPARATOR>, ) |
1.Average bucket aggregation 平均桶聚合 ====================================================
-
同级管道聚合
-
它计算同级聚合中指定度量的平均值。同级聚合必须是多桶聚合，针对的是度量聚合(metric Aggregation)。
-
参数
1.buckets_path 指定聚合的名称，支持多级嵌套聚合。
2.gap_policy 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。
3.format 用于格式化聚合桶的输出(key)。 -
Response body 反应小组
value
value_as_string
计算每月平均销售额:
-
第一级聚合：sales_per_month，（按月）直方图聚合。
-
第二级聚合：sales，在按月聚合的基础上，对每个月的文档求sum。
-
第三级聚合：avg_monthly_sales，对上面的聚合求平均值
-
“buckets_path”: “sales_per_month>sales”
avg_bucket聚合是想要得到sales_per_month日期直方图聚合中sales聚合值的平均值。
1.对sales_per_month分组聚合的sales指标作为pipeline aggregations的输入源。
2.将"sales"中的sum值作为sales_per_month桶聚合的输入
3.将指向 sales指标值，该值包含在 “sales_per_month” 存储桶聚合中。
POST /sales/_search?size=0
{
"size": 0,
"aggs": {
"sales_per_month": {
"date_histogram": {
"field": "date",
"calendar_interval": "month",
"format": "yyyy-MM"
},
"aggs": {
"sales": {
"sum": {
"field": "price"
}
}
}
},
"avg_monthly_sales": {
"avg_bucket": {
"buckets_path": "sales_per_month>sales",
"gap_policy": "skip",
"format": "#,##0.00;(#,##0.00)"
}
}
}
}
响应结果：
- aggregations由sales_per_month + avg_monthly_sales组成
- 1.sales_per_month部分：
按月份聚合bucket共3个。
key_as_string 月份
doc_count 当月的doc数量
sales.value 当月price的sum值 - 2.avg_monthly_sales部分：
value：三个月平均值
{
"took" : 1,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 16,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"sales_per_month" : {
"buckets" : [
{
"key_as_string" : "2022-04",
"key" : 1648771200000,
"doc_count" : 2,
"sales" : {
"value" : 140.0
}
},
{
"key_as_string" : "2022-05",
"key" : 1651363200000,
"doc_count" : 2,
"sales" : {
"value" : 30.0
}
},
{
"key_as_string" : "2022-06",
"key" : 1654041600000,
"doc_count" : 12,
"sales" : {
"value" : 2110.0
}
}
]
},
"avg_monthly_sales" : {
"value" : 760.0,
"value_as_string" : "760.00"
}
}
}
2.Max Bucket Aggregation====================================================
- 最大值桶聚合所定义的桶包含一组聚合指定度量的最大值，并且同时输出桶的键和值。指定的度量必须是数字并且这个聚合必须是多桶聚合。
计算每月销售总额的最大值:
-
第一级聚合：sales_per_month，（按月）直方图聚合。
-
第二级聚合：sales，在按月聚合的基础上，对每个月的文档求sum。
-
第三级聚合：max_monthly_sales，对上面的聚合求最大值
-
“buckets_path”: “sales_per_month>sales”
max_bucket聚合想要计算最大值的桶路径，要得到sales_per_month日期直方图中sales聚合的最大值
1.对sales_per_month分组聚合的sales指标作为pipeline aggregations的输入源。
2.将"sales"中的sum值作为sales_per_month桶聚合的输入
3.将指向 sales指标值，该值包含在 “sales_per_month” 存储桶聚合中。
POST /sales/_search?size=0
{
"aggs": {
"sales_per_month": {
"date_histogram": {
"field": "date",
"calendar_interval": "month",
"format": "yyyy-MM"
},
"aggs": {
"sales": {
"sum": {
"field": "price"
}
}
}
},
"max_monthly_sales": {
"max_bucket": {
"buckets_path": "sales_per_month>sales",
"gap_policy": "skip"
}
}
}
}
响应结果：
- aggregations 由 sales_per_month + max_monthly_sales 组成
- 1.sales_per_month部分：
按月份聚合bucket共3个。
key_as_string 月份
doc_count 当月的doc数量
sales.value 当月price的sum值 - 2.max_monthly_sales 部分：
value：三个月总价的最高值
{
"took" : 0,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 16,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"sales_per_month" : {
"buckets" : [
{
"key_as_string" : "2022-04",
"key" : 1648771200000,
"doc_count" : 2,
"sales" : {
"value" : 140.0
}
},
{
"key_as_string" : "2022-05",
"key" : 1651363200000,
"doc_count" : 2,
"sales" : {
"value" : 30.0
}
},
{
"key_as_string" : "2022-06",
"key" : 1654041600000,
"doc_count" : 12,
"sales" : {
"value" : 2110.0
}
}
]
},
"max_monthly_sales" : {
"value" : 2110.0,
"keys" : [
"2022-06"
]
}
}
}
3.Min Bucket Aggregation ====================================================
- 最小分组聚合所定义的桶包含一组聚合指定度量的最小值，并且同时输出桶的键和值。指定的度量必须是数字型而且这个组聚合必须是多桶聚合。
计算每月销售总额的最小值:
-
第一级聚合：sales_per_month，（按月）直方图聚合。
-
第二级聚合：sales，在按月聚合的基础上，对每个月的文档求sum。
-
第三级聚合：min_monthly_sales，对上面的聚合求最小值
-
“buckets_path”: “sal
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