使用嵌套文档的ElasticSearch聚合

Question

我试图将统计应用程序从纯MySQL迁移到MySQL + ElasticSearch v6，我找不到如何正确地进行聚合。 因为一个例子比smocky解释更好，这里是我的数据的摘录：

映射：

{
    "mappings": {
        "sample_type": {
            "properties": {
                "hash": {
                    "type": "keyword"
                },
                "zone": {
                    "type": "keyword"
                },
                "labo_id": {
                    "type": "integer"
                },
                "raw_results": {
                    "type": "nested",
                    "properties": {
                        "result": {
                            "type": "keyword"
                        },
                        "code": {
                            "type": "keyword"
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

索引内容：

{
    "hits": [
        {
            "_index": "my_index",
            "_type": "my_type",
            "_id": "faf3294351e84ab0bb08becf2025a0f6",
            "_score": 1,
            "_source": {
                "hash": "hash1",
                "labo_id": 1,
                "zone": "22",
                "raw_results": [
                    {
                        "result": "S",
                        "code": "AMX"
                    },
                    {
                        "result": "S",
                        "code": "AMC"
                    }
                ]
            }
        },
        {
            "_index": "my_index",
            "_type": "my_type",
            "_id": "faf3294351e84ab0bb08becf2025a0f6",
            "_score": 1,
            "_source": {
                "hash": "hash2",
                "labo_id": 1,
                "zone": "22",
                "raw_results": [
                    {
                        "result": "R",
                        "code": "AMX"
                    },
                    {
                        "result": "S",
                        "code": "AMC"
                    }
                ]
            }
        },
        {
            "_index": "my_index",
            "_type": "my_type",
            "_id": "faf3294351e84ab0bb08becf2025a0f6",
            "_score": 1,
            "_source": {
                "hash": "hash3",
                "labo_id": 1,
                "zone": "56",
                "raw_results": [
                    {
                        "result": "S",
                        "code": "AMX"
                    },
                    {
                        "result": "R",
                        "code": "AMC"
                    }
                ]
            }
        },
        {
            "_index": "my_index",
            "_type": "my_type",
            "_id": "faf3294351e84ab0bb08becf2025a0f6",
            "_score": 1,
            "_source": {
                "hash": "hash4",
                "labo_id": 1,
                "zone": "56",
                "raw_results": [
                    {
                        "result": "S",
                        "code": "AMX"
                    },
                    {
                        "result": "R",
                        "code": "AMC"
                    }
                ]
            }
        }
    ]
}

我试图实现的结果：

code  |  result | zone |  count
---------------------------------
AMX   |  R      | 22   |   1
AMX   |  S      | 22   |   1
AMX   |  R      | 56   |   0
AMX   |  S      | 56   |   2
      |         |      |
AMC   |  R      | 22   |   0
AMC   |  S      | 22   |   2
AMC   |  R      | 56   |   2
AMC   |  S      | 56   |   0

我尝试计算每个代码的结果值，按区域分组。什么是检索此结果的正确方法？

不要犹豫，告诉我是否可以使用更好的索引结构。

谢谢你， JM

编辑2018-04-02

我找到了一个可以完成这项工作的查询：

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "zone": {
      "terms": {
        "field": "zone"
      },
      "aggs": {
        "raw_results": {
          "nested": {
            "path": "raw_results"
          },
          "aggs": {
            "code": {
              "terms": {
                "field": "raw_results.code"
              },
              "aggs": {
                "result": {
                  "terms": {
                    "field": "raw_results.result"
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

我可以解析此结果以获取我的结果数组，但我将继续搜索以正确顺序给出聚合的查询。