在elasticsearch

Question

我的数据集中有1000个日期，跨越1个月。我想根据这个日期字段进行聚合，但只按照间隔（比如一周）的几个样本进行聚合。

例如：对于1分至30分钟的日期，我应该获得日期：1月12日，8月12日，15日结束，22日结束时29月12日 PS：我不想在这里使用日期直方图，因为它分组数据到给定的间隔。因此，对于上面的例子，它形成了1-7,8-15之类的桶等等。

我查看了 sampler 聚合，它需要提供一个脚本。我无法弄清楚如何编写脚本以获取样本并将这些样本提供给子聚合。

Answer 1

有不同的方法可以做到这一点。其中之一是使用由过滤器约束的date_histogram聚合，该过滤器仅选择所需的日期：

{
  "aggs": {
    "5_days": {
      "filter": {
        "filter": {
          "bool": {
            "minimum_should_match": 1,
            "should": [
              {
                "range": {
                  "date": {
                    "from": "2016-12-01T00:00:00.000Z",
                    "to": "2016-12-02T00:00:00.000Z"
                  }
                }
              },
              {
                "range": {
                  "date": {
                    "from": "2016-12-08T00:00:00.000Z",
                    "to": "2016-12-09T00:00:00.000Z"
                  }
                }
              },
              {
                "range": {
                  "date": {
                    "from": "2016-12-15T00:00:00.000Z",
                    "to": "2016-12-16T00:00:00.000Z"
                  }
                }
              },
              {
                "range": {
                  "date": {
                    "from": "2016-12-22T00:00:00.000Z",
                    "to": "2016-12-23T00:00:00.000Z"
                  }
                }
              },
              {
                "range": {
                  "date": {
                    "from": "2016-12-29T00:00:00.000Z",
                    "to": "2016-12-30T00:00:00.000Z"
                  }
                }
              }
            ]
          }
        }
      },
      "aggs": {
        "samples": {
          "date_histogram": {
            "field": "date",
            "interval": "day"
          }
        }
      }
    }
  }
}

第二种方式更简洁，归结为只使用选定日期的date_range aggregation：

{
    "aggs": {
        "range": {
            "date_range": {
                "field": "date",
                "ranges": [
                    { "from": "2016-12-01T00:00:00.000Z", "to": "2016-12-02T00:00:00.000Z" }, 
                    { "from": "2016-12-08T00:00:00.000Z", "to": "2016-12-09T00:00:00.000Z" }, 
                    { "from": "2016-12-15T00:00:00.000Z", "to": "2016-12-16T00:00:00.000Z" }, 
                    { "from": "2016-12-22T00:00:00.000Z", "to": "2016-12-23T00:00:00.000Z" }, 
                    { "from": "2016-12-29T00:00:00.000Z", "to": "2016-12-30T00:00:00.000Z" } 
                ]
            }
        }
    }
}