Question

我有一个索引，该索引的映射类似于

{
    "id": {
        "type": "long"
    },
    "start": {
        "type": "date"
    },
    "end": {
        "type": "date"
    }
}

我想创建一个日期直方图，以便每个文档都落入“开始”和“结束”之间的所有存储桶中。

例如。如果对于一个文档，“开始” = 12/01/2018，“结束” = 04/25/2019，我的日期-直方图间隔是几周，范围是从现在到现在的1y。我现在希望文档从2018年12月1日开始的一周直到2019年4月25日这一周进入每个分支。因此，仅凭此一个文档，结果应该是52个存储桶，其中从4月到12月的存储桶的doc_count为0，而从12月到4月的存储桶的doc_count为1。

正如我看到的那样，日期直方图仅使我可以选择根据一个字段（“开始”或“结束”）将我的文档精确匹配到一个存储桶。

到目前为止，我已经尝试过：

动态生成带有52个过滤器的查询，用于检查文档是否落入该“存储桶”中
尝试在每个查询中使用简单的脚本

两种溶液都非常慢。我正在处理大约20万个文档，而此类查询大约花了10秒钟。

编辑：这是动态生成的示例查询。可以看出，每周创建一个过滤器。该查询大约需要10秒，这很长

%{
  aggs: %{
    count_chart: %{
      aggs: %{
        last_seen_over_time: %{
          filters: %{
            filters: %{
              "2018-09-24T00:00:00Z" => %{
                bool: %{
                  must: [
                    %{range: %{start: %{lte: "2018-09-24T00:00:00Z"}}},
                    %{range: %{end: %{gte: "2018-09-17T00:00:00Z"}}}
                  ]
                }
              },
              "2018-12-24T00:00:00Z" => %{
                bool: %{
                  must: [
                    %{range: %{start: %{lte: "2018-12-24T00:00:00Z"}}},
                    %{range: %{end: %{gte: "2018-12-17T00:00:00Z"}}}
                  ]
                }
              },
              "2019-04-01T00:00:00Z" => %{
                bool: %{
                  must: [
                    %{range: %{start: %{lte: "2019-04-01T00:00:00Z"}}},
                    %{range: %{end: %{gte: "2019-03-25T00:00:00Z"}}}
                  ]
                }
              }, ...
          }
      }
    }
  },
  size: 0
}

示例响应：

%{
  "_shards" => %{"failed" => 0, "skipped" => 0, "successful" => 5, "total" => 5},
  "aggregations" => %{
    "count_chart" => %{
      "doc_count" => 944542,
      "last_seen_over_time" => %{
        "buckets" => %{
          "2018-09-24T00:00:00Z" => %{"doc_count" => 52212},
          "2018-12-24T00:00:00Z" => %{"doc_count" => 138509},
          "2019-04-01T00:00:00Z" => %{"doc_count" => 119634},
          ...
        }
      }
    }
  },
  "hits" => %{"hits" => [], "max_score" => 0.0, "total" => 14161812},
  "timed_out" => false,
  "took" => 2505
}

我希望这个问题是可以理解的。如果没有，我会更详细地解释。

Answer 1

如何进行2个date_histogram查询并计算每周差异？我假设由于查询中的大小为0，您只需要总体计数即可。

    let start = await client.search({
        index: 'dates',
        size: 0,
        body: {
            "aggs" : {
                "start": {
                    "date_histogram": {
                        "field": "start",
                        "interval": "week"
                    },
                }
            }
        }
    });

    let end = await client.search({
        index: 'dates',
        size: 0,
        body: {
            "aggs" : {
                "end": {
                    "date_histogram": {
                        "field": "end",
                        "interval": "week"
                    },
                }
            }
        }
    });

   let buckets = {};
   let start_buckets = start.aggregations.start.buckets;
   let end_buckets = end.aggregations.start.buckets;
   let started = 0;
   let ended = 0;
   for (let i = 0; i < start_buckets.length; i++) {
       started += start_buckets[i].doc_count;
       buckets[start_buckets[i].key_as_string] = started - ended;
       ended += end_buckets[i].doc_count;
   }

此测试在我本地进行的时间不到2秒，与您的规模相似。

您可以同时运行两个聚合以节省更多时间。

让文件与多个日期直方图相符

1 个答案: