我有一个ElasticSearch索引，用于存储电话交易（短信，彩信，电话等）及其相关费用。
这些文件的关键是MSISDN（ MSISDN =电话号码）。在我的应用程序中，我知道有一组用户。每个用户可以拥有一个或多个MSISDN。
以下是此类文件的映射：
"mappings" : {
"cdr" : {
"properties" : {
"callDatetime" : {
"type" : "long"
},
"callSource" : {
"type" : "string"
},
"callType" : {
"type" : "string"
},
"callZone" : {
"type" : "string"
},
"calledNumber" : {
"type" : "string"
},
"companyKey" : {
"type" : "string"
},
"consumption" : {
"properties" : {
"data" : {
"type" : "long"
},
"voice" : {
"type" : "long"
}
}
},
"cost" : {
"type" : "double"
},
"country" : {
"type" : "string"
},
"included" : {
"type" : "boolean"
},
"msisdn" : {
"type" : "string"
},
"network" : {
"type" : "string"
}
}
}
}
我的目标和问题：
我的目标是通过组进行 callType 检索费用的查询。但是ElasticSearch中没有表示组，只在我的PostgreSQL数据库中表示。
因此，我将创建一个方法来检索每个现有组的所有MSISDN，并获得类似于String数组的列表，其中包含每个组中的每个MSISDN。
让我说我有类似的东西：
"msisdn_by_group" : [
{
"group1" : ["01111111111", "02222222222", "033333333333", "044444444444"]
},
{
"group2" : ["05555555555","06666666666"]
}
]
现在，我将使用它来生成Elasticsearch查询。我想使用聚合，即成本的总和，对于不同存储桶中的所有这些术语，然后再通过callType将其拆分。 （制作叠加条形图）。
我尝试了几件事，但没有设法让它发挥作用（直方图，水桶，术语和总和主要是我正在玩的关键词）。
如果有人在这里可以帮我处理订单，并且我可以使用关键字实现这一点，那就太棒了:)谢谢
编辑： 这是我的最后一次尝试： 的 QUERY：
{
"aggs" : {
"cost_histogram": {
"terms": {
"field": "callType"
},
"aggs": {
"cost_histogram_sum" : {
"sum": {
"field": "cost"
}
}
}
}
}
}
我得到了预期的结果，但它错过了＆＃34;组＆＃34;拆分，因为我不知道如何将MSISDN数组作为标准传递：
结果：
"aggregations": {
"cost_histogram": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "data",
"doc_count": 5925,
"cost_histogram_sum": {
"value": 0
}
},
{
"key": "sms_mms",
"doc_count": 5804,
"cost_histogram_sum": {
"value": 91.76999999999995
}
},
{
"key": "voice",
"doc_count": 5299,
"cost_histogram_sum": {
"value": 194.1196
}
},
{
"key": "sms_mms_plus",
"doc_count": 35,
"cost_histogram_sum": {
"value": 7.2976
}
}
]
}
}
答案 0 :(得分：0)
好的，我发现如何使用一个查询来实现这个目标，但它是一个很长的查询，因为它为每个组重复，但我没有选择。我正在使用“过滤器”聚合器。
这是一个基于我在上面的问题中写的数组的工作示例：
POST localhost：9200 / cdr / _search？size = 0
{
"query": {
"term" : {
"companyKey" : 1
}
},
"aggs" : {
"group_1_split_cost": {
"filter": {
"bool": {
"should": [{
"bool": {
"must": {
"match": {
"msisdn": "01111111111"
}
}
}
},{
"bool": {
"must": {
"match": {
"msisdn": "02222222222"
}
}
}
},{
"bool": {
"must": {
"match": {
"msisdn": "03333333333"
}
}
}
},{
"bool": {
"must": {
"match": {
"msisdn": "04444444444"
}
}
}
}]
}
},
"aggs": {
"cost_histogram": {
"terms": {
"field": "callType"
},
"aggs": {
"cost_histogram_sum" : {
"sum": {
"field": "cost"
}
}
}
}
}
},
"group_2_split_cost": {
"filter": {
"bool": {
"should": [{
"bool": {
"must": {
"match": {
"msisdn": "05555555555"
}
}
}
},{
"bool": {
"must": {
"match": {
"msisdn": "06666666666"
}
}
}
}]
}
},
"aggs": {
"cost_histogram": {
"terms": {
"field": "callType"
},
"aggs": {
"cost_histogram_sum" : {
"sum": {
"field": "cost"
}
}
}
}
}
}
}
}
感谢更新版本的Elasticsearch，我们现在可以嵌套非常深的聚合，但是仍然有点太糟糕了，我们无法将值数组传递给“OR”运算符或类似的东西。我猜，它可以减少这些查询的大小。即使它们有点特殊并且在利基案例中使用，就像我的一样。