我在ElasticSearch中索引了大量文档,我需要获取以下数据:
对于每个月,获取每月工作日的文件的平均数量(或者如果不可能,则默认使用20天)。
我已经使用date histogram
聚合将我的数据汇总到了几个桶中。我尝试嵌套stats
存储桶,但此聚合使用从文档字段中提取的数据,而不是从父存储桶中提取的数据。
到目前为止,这是我的查询:
{
"query": {
"match_all": {}
},
"aggs": {
"docs_per_month": {
"date_histogram": {
"field": "created_date",
"interval": "month",
"min_doc_count": 0
}
"aggs": {
'???': '???'
}
}
}
}
修改
为了让我的问题更清楚,我需要的是:
date_histogram
聚合已经完成)答案 0 :(得分:3)
使用以下scripted_metric
aggregation,有一个非常复杂的解决方案而且效果不佳。
{
"size": 0,
"query": {
"match_all": {}
},
"aggs": {
"docs_per_month": {
"date_histogram": {
"field": "created_date",
"interval": "month",
"min_doc_count": 0
},
"aggs": {
"avg_doc_per_biz_day": {
"scripted_metric": {
"init_script": "_agg.bizdays = []; _agg.allbizdays = [:]; start = new DateTime(1970, 1, 1, 0, 0); now = new DateTime(); while (start < now) { def end = start.plusMonths(1); _agg.allbizdays[start.year + '_' + start.monthOfYear] = (start.toDate()..<end.toDate()).sum {(it.day != 6 && it.day != 0) ? 1 : 0 }; start = end; }",
"map_script": "_agg.bizdays << _agg.allbizdays[doc. created_date.date.year+'_'+doc. created_date.date.monthOfYear]",
"combine_script": "_agg.allbizdays = null; doc_count = 0; for (d in _agg.bizdays){ doc_count++ }; return doc_count / _agg.bizdays[0]",
"reduce_script": "res = 0; for (a in _aggs) { res += a }; return res"
}
}
}
}
}
}
让我们详细说明下面的每个脚本。
我在init_script
所做的是创建自1970年以来每月工作日数的地图,并将其存储在_agg.allbizdays
地图中。
_agg.bizdays = [];
_agg.allbizdays = [:];
start = new DateTime(1970, 1, 1, 0, 0);
now = new DateTime();
while (start < now) {
def end = start.plusMonths(1);
_agg.allbizdays[start.year + '_' + start.monthOfYear] = (start.toDate()..<end.toDate()).sum {(it.day != 6 && it.day != 0) ? 1 : 0 };
start = end;
}
在map_script
中,我只是检索每个文档的月份工作日数;
_agg.bizdays << _agg.allbizdays[doc.created_date.date.year + '_' + doc. created_date.date.monthOfYear];
在combine_script
中,我总结了每个碎片的平均文件数
_agg.allbizdays = null;
doc_count = 0;
for (d in _agg.bizdays){ doc_count++ };
return doc_count / _agg.bizdays[0];
最后在reduce_script
中,我总结了每个节点的平均文档计数:
res = 0;
for (a in _aggs) { res += a };
return res
我认为这很复杂,而且正如安德烈正确地说的那样,最好等待2.0让它按照应有的方式工作,但与此同时你有这个解决方案,如果你需要的话。
答案 1 :(得分:3)
对于仍然感兴趣的任何人,您现在都可以使用avg_bucket
聚合。它仍然有些棘手,因为您不能简单地在avg_bucket
聚合结果上运行date_historgram
,而是使用具有某些唯一值的辅助value_count
聚合,并且效果很好:)
{
"size": 0,
"aggs": {
"orders_per_day": {
"date_histogram": {
"field": "orderedDate",
"interval": "day"
},
"aggs": {
"amount": {
"value_count": {
"field": "dateCreated"
}
}
}
},
"avg_daily_order": {
"avg_bucket": {
"buckets_path": "orders_per_day>amount"
}
}
}
}
答案 2 :(得分:1)
您希望在星期六和星期日排除带时间戳的文档,以便您可以使用脚本在查询中排除这些文档
{
"query": {
"filtered": {
"filter": {
"script": {
"script": "doc['@timestamp'].date.dayOfWeek != 7 && doc['@timestamp'].date.dayOfWeek != 6"
}
}
}
},
"aggs": {
"docs_per_month": {
"date_histogram": {
"field": "created_date",
"interval": "month",
"min_doc_count": 0
},
"aggs": {
"docs_per_day": {
"date_histogram": {
"field": "created_date",
"interval": "day",
"min_doc_count": 0
}
},
"aggs": {
"docs_count": {
"avg": {
"field": ""
}
}
}
}
}
}
}
您可能不需要按月进行第一次聚合,因为您已使用日间隔
获得此信息顺便说一下,您需要通过将其添加到elasticsearch.yml
配置
script.disable_dynamic: false
或者在/ config / scripts下添加一个groovy脚本,并使用带过滤器
中的脚本的过滤查询答案 3 :(得分:1)
你基本上需要的是这样的事情(哪个不起作用,因为它不是一个可用的功能):
{
"query": {
"match_all": {}
},
"aggs": {
"docs_per_month": {
"date_histogram": {
"field": "date",
"interval": "month",
"min_doc_count": 0
},
"aggs": {
"average": {
"avg": {
"script": "doc_count / 20"
}
}
}
}
}
}
它无法正常工作,因为无法从&#34;父母&#34;访问doc_count
。聚合
但是,这可以在Elasticsearch的2.x分支中实现,并且目前正在积极开发:https://github.com/elastic/elasticsearch/issues/8110 这个新功能将在聚合的结果(存储桶)上添加第二层操作,它不仅是您的用例,还有许多其他用途。
除非您想在应用中尝试some ideas out there或执行自己的计算,否则您需要等待此功能。