我有以下类型的文件。
文件1
myAvatarHandler = sendFile typePng "/home/yesod/static/avatars/day/userid.png"
文件2
{
"doc": {
"id": 1,
"errors": {
"e1":5,
"e2":20,
"e3":30
},
"warnings": {
"w1":1,
"w2":2
}
}
}
我想在一个或多个电话中获得以下总和统计数据。可能吗?我尝试了各种解决方案,但是当 key 已知时,一切正常。在我的情况下,地图键(e1,e2等)是未知的。
{
"doc": {
"id": 2,
"errors": {
"e1":10
},
"warnings": {
"w1":1,
"w2":2,
"w3":33,
}
}
}
答案 0 :(得分:3)
有两种解决方案,它们都不漂亮。我必须指出,选项2应该是首选方式,因为选项1使用实验性功能。
受this answer和ES文档的Scripted Metric Aggregation页面的启发,我开始只将文档插入到不存在的索引(默认情况下会创建dynamic mapping)。
NB :我在ES 5.4上对此进行了测试,但文档显示该功能至少可以从2.0开始。
生成的聚合查询如下:
POST /my_index/my_type/_search
{
"size": 0,
"query" : {
"match_all" : {}
},
"aggs": {
"errors": {
"scripted_metric": {
"init_script" : "params._agg.errors = [:]",
"map_script" : "for (t in params['_source']['doc']['errors'].entrySet()) { params._agg.errors[t.key] = t.value } ",
"combine_script" : "return params._agg.errors",
"reduce_script": "Map res = [:] ; for (a in params._aggs) { for (t in a.entrySet()) { res[t.key] = res.containsKey(t.key) ? res[t.key] + t.value : t.value } } return res"
}
},
"warnings": {
"scripted_metric": {
"init_script" : "params._agg.errors = [:]",
"map_script" : "for (t in params['_source']['doc']['warnings'].entrySet()) { params._agg.errors[t.key] = t.value } ",
"combine_script" : "return params._agg.errors",
"reduce_script": "Map res = [:] ; for (a in params._aggs) { for (t in a.entrySet()) { res[t.key] = res.containsKey(t.key) ? res[t.key] + t.value : t.value } } return res"
}
}
}
}
产生此输出:
{
...
"aggregations": {
"warnings": {
"value": {
"w1": 2,
"w2": 4,
"w3": 33
}
},
"errors": {
"value": {
"e1": 15,
"e2": 20,
"e3": 30
}
}
}
}
如果您遵循此路径,您可能会对params['_source']
下面的JavaDoc感兴趣。
警告:我认为脚本聚合效率不高,为了获得更好的性能,您应该查看选项2或其他数据处理引擎。
experimental意味着什么:
此功能属于实验性功能,可能会更改或删除 完全在未来的版本中。弹性将尽最大努力 解决任何问题的方法,但实验性功能不是主题 支持官方GA功能的SLA。
考虑到这一点,我们继续选择2。
这里的想法是以不同方式存储您的数据,并且基本上能够以不同方式查询和聚合它。首先,我们需要使用nested data type创建映射。
PUT /my_index_nested/
{
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
"errors": {
"type": "nested",
"properties": {
"name": {"type": "keyword"},
"val": {"type": "integer"}
}
},
"warnings": {
"type": "nested",
"properties": {
"name": {"type": "keyword"},
"val": {"type": "integer"}
}
}
}
}
}
}
此类索引中的文档如下所示:
{
"_index": "my_index_nested",
"_type": "my_type",
"_id": "1",
"_score": 1,
"_source": {
"errors": [
{
"name": "e1",
"val": 5
},
{
"name": "e2",
"val": 20
},
{
"name": "e3",
"val": 30
}
],
"warnings": [
{
"name": "w1",
"val": 1
},
{
"name": "w2",
"val": 2
}
]
}
}
接下来我们需要编写聚合查询。首先,我们需要使用nested aggregation
,这将允许我们查询此特殊nested
数据类型。但由于我们实际上想要按name
进行汇总,并将val
的值相加,我们需要进行sub-aggregation。
结果查询如下(为了清楚起见,我在查询旁添加注释):
POST /my_index_nested/my_type/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"errors_top": {
"nested": {
// declare which nested objects we want to work with
"path": "errors"
},
"aggs": {
"errors": {
// what we are aggregating - different values of name
"terms": {"field": "errors.name"},
// sub aggregation
"aggs": {
"error_sum": {
// sum all val for same name
"sum": {"field": "errors.val"}
}
}
}
}
},
"warnings_top": {
// analogous to errors
}
}
}
此查询的输出将如下:
{
...
"aggregations": {
"errors_top": {
"doc_count": 4,
"errors": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "e1",
"doc_count": 2,
"error_sum": {
"value": 15
}
},
{
"key": "e2",
"doc_count": 1,
"error_sum": {
"value": 20
}
},
{
"key": "e3",
"doc_count": 1,
"error_sum": {
"value": 30
}
}
]
}
},
"warnings_top": {
...
}
}
}
希望有所帮助。