Question

所以我有一个包含两个字段userid和bank_name的索引。每次用户获得新的银行帐户时，都会插入一个userid值和用户在其中开设帐户的银行名称。我必须使用kibana和elasticsearch创建一个可视化效果（让我们说一个饼图），以显示同一家银行中拥有2个以上（或4个可以更改的）银行帐户的用户总数名称。

我尝试创建子存储桶，但这给出了两件事：第一显示根据名称的值划分的银行名称的总数，第二显示每个用户在该银行拥有一个帐户的次数。我四处搜索，认为我必须在aggs中的某个地方使用sub_doc_count，但无法弄清楚在哪里或如何使用。

例如以下数据：

[{
  "_id": 10001,
  "userid": 0,
  "bank_name": "xyz bank",
  "date": "2019-01-23"
},
 {
   "_id": 10002,
   "userid": 0,
   "bank_name": "abc bank",
   "date": "2019-01-29"
 },
 {
   "_id": 10003,
   "userid": 1,
   "bank_name": "xyz bank",
   "date": "2019-01-31"
 },
 {
   "_id": 10004,
   "userid": 2,
   "bank_name": "def bank",
   "date": "2019-02-02"
 },
 {
   "_id": 10005,
   "userid": 2,
   "bank_name": "abc bank",
   "date": "2019-02-03"
 },
 {
   "_id": 10006,
   "userid": 1,
   "bank_name": "xyz bank",
   "date": "2019-02-10"
 },
 {
   "_id": 10007,
   "userid": 1,
   "bank_name": "abc bank",
   "date": "2019-02-14"
 },
 {
   "_id": 10008,
   "userid": 0,
   "bank_name": "abc bank",
   "date": "2019-02-20"
 },
 {
   "_id": 10009,
   "userid": 0,
   "bank_name": "xyz bank",
   "date": "2019-02-20"
 }]

因此，对于以上情况，应该得到只有两个用户的饼图：0和1，其中0的计数为＃2，1的计数为＃1，以度量为单位。由于两个银行帐户都是唯一的或永不重复，因此不会包含用户2。

Answer 1

不幸的是，我不知道如何使用Kibana的本机饼形图可视化实现所需的结果-但是，要执行请求的汇总，您可以使用类似于以下内容的东西：

GET bank_users/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "accounts_per_user": {
      "terms": {
        "field": "userid"
      },
      "aggs": {
        "accounts_per_bank": {
          "terms": {
            "field": "bank_name.keyword"
          },
          "aggs": {
            "filtered_banks": {
              "bucket_selector": {
                "buckets_path": {
                  "accounts": "_count"
                },
                "script": "params.accounts >= 2"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

这将从您的样本数据集中返回以下内容：

{
  "took" : 7,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 9,
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "accounts_per_user" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : 0,
          "doc_count" : 4,
          "accounts_per_bank" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "abc bank",
                "doc_count" : 2
              },
              {
                "key" : "xyz bank",
                "doc_count" : 2
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key" : 1,
          "doc_count" : 3,
          "accounts_per_bank" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "xyz bank",
                "doc_count" : 2
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key" : 2,
          "doc_count" : 2,
          "accounts_per_bank" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [ ]
          }
        }
      ]
    }
  }
}

请注意，这使用的是默认的terms聚合，因此请注意局限性（即并非所有文档都可能被检索到，从而导致基数高且size参数低的大型数据集计数不正确- ref：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-bucket-terms-aggregation.html）。

您也许可以利用它来创建Vega可视化。

具有多个字段值（bank_name）的字段（userid）的Kibana聚合可视化

1 个答案: