Question

我不确定我是否正确使用了这些词，但基本上我想使用elasticsearch_dsl进行聚合

按日期分开
按app分开
计算唯一身份用户ID

为1，我知道我必须使用date_histogram，但是，对于2和3，我不确定如何形成我的命令

对于映射，它看起来像：

"protperties":{
    "app": {"field1": {......},
            "name": "....",
            "id": 1
    },
    "time": {......},
    "user": {"id": 2,
             "field3": ......
    }
}

所以app.id和user.id都是嵌套的

我的目标是获得一个看起来像

{'users': {
    'app1': {date_1: 1}, 
    'app2': {date_2: 1}, 
    'app3': {date_3: 1}}}

其中app1，app2和app3是应用名称

我尝试使用s.aggs.bucket('app.name_na', 'date_histogram', field='time', interval='day').bucket('app', app_agg).bucket('users', id_agg) app_agg和ip_agg正在使用A来构建{'terms': {'field': 'app.name'}, 'aggs': {'users': {'cardinality': {'field': 'user.id'}}}}和{'cardinality': {'field': 'user.id'}}，或者某些变体这个命令，但结果要么不能形成，要么不是我正在寻找的。我想知道如何使用elasticsearch_dsl

Answer 1

对于您想要的嵌套聚合 -

按日期分开

按app分开

统计唯一身份用户ID

我会选择：

{
  "size": 0,
  "aggregations": {
    "dates_agg": {
      "date_histogram": {
        "field": "time",
        "interval": "1d"
      },
      "aggregations":{
        "apps_agg":{
          "terms":{
            "field": "app"
          },
          "aggregations":{
            "users_agg":{
              "terms":{
                "field": "user"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

说明：

dates_agg - 将按天分隔，您可以定义不同的间隔 Time Units

apps_agg - 将app使用Terms Aggregation分隔 - 术语聚合还会计算每个广告资源的文档编号。

users_agg - 将user分隔，此时此应用的用户数量将为存储桶数量。

使用elasticsearch_dsl进行嵌套（？）聚合

1 个答案: