Elasticsearch：Bucket script 聚合

聚合是一个父管道（ ）聚合，它执行一个脚本，该脚本可以对父多桶聚合中的指定指标执行每个桶的计算。 指定的指标必须是数字，并且脚本必须返回一个数值。有关 聚合的内容，你可以阅读文章 “： 介绍”。

聚合

用法

单独的 聚合看起来像这样：

{"bucket_script": {"buckets_path": {"my_var1": "the_sum",                     "my_var2": "the_value_count"},"script": "params.my_var1 / params.my_var2"}
}

这里， 是要在脚本中使用的存储桶路径的变量名称， 是要用于该变量的指标的路径。

参数说明 参数名称描述强制要求默认值

为此聚合运行的脚本。 该脚本可以是内联的、文件的或索引的。 （有关详细信息，请参阅脚本）

必须

脚本变量的映射及其到我们希望用于变量的存储桶的关联路径（有关更多详细信息，请参见 语法）

必须

在数据中发现差距时应用的策略（有关详细信息，请参阅处理数据中的差距）

可选

skip

输出值的 模式。 如果指定，则在聚合的 属性中返回格式化的值

可选

null

在以下的展示中，我使用 Stack 8.4.3 来进行展示。

示例

为了说明问题的方便，我们来使用一个示例来进行详细说明。我将使用 自带的 索引进行展示。我们的目的是：找出每天销售的 Men's 这个类别的销售额在总体销售额中的比例。

在本练习中，我们使用 自带的一个例子来进行展示：

这样我能就在 中创建了一个叫做 的索引。这个一个 的数据。我们可以在 中进行查看：

如上所示，上面的数据展示的是从 10 月 20 号到 10 月 31 号的数据。

我们可以使用 Lens 来展示每天的文档数：

如上所示，每天都有一定数量的文档。上面的聚合相当于如下的命令：

GET kibana_sample_data_ecommerce/_search
{"size": 0,"aggs": {"sales_per_day": {"date_histogram": {"field": "order_date","calendar_interval": "day"}}}
}

上面的聚合返回如下的数据：

我们可以通过如下的命令来得到每天的总销售额：

GET kibana_sample_data_ecommerce/_search?filter_path=aggregations
{"size": 0,"aggs": {"sales_per_day": {"date_histogram": {"field": "order_date","calendar_interval": "day"},"aggs": {"total_sales": {"sum": {"field": "products.base_price"}}}}}
}

如上所示，我们求出了每天销售的总额。为了能够求出每天卖出的 Men's 这个类别的总额，我们可以使用另外一个叫做 的聚合：

GET kibana_sample_data_ecommerce/_search?filter_path=aggregations
{"size": 0,"aggs": {"sales_per_day": {"date_histogram": {"field": "order_date","calendar_interval": "day"},"aggs": {"total_sales": {"sum": {"field": "products.base_price"}},"man's_clothing": {"filter": {"term": {"category.keyword": "Men's Clothing"}},"aggs": {"sales": {"sum": {"field": "products.base_price"}}}}}}}
}

如上所示，我们至此求出了 Men's 这个类别的每天的销售总额。

我们接下来使用 聚合来求出每天的 Men's 这个类别的总额和当天销售总额的百分比：

GET kibana_sample_data_ecommerce/_search?filter_path=aggregations
{"size": 0,"aggs": {"sales_per_day": {"date_histogram": {"field": "order_date","calendar_interval": "day"},"aggs": {"total_sales": {"sum": {"field": "products.base_price"}},"man's_clothing": {"filter": {"term": {"category.keyword": "Men's Clothing"}},"aggs": {"sales": {"sum": {"field": "products.base_price"}}}},"man's_clothing_percentage": {"bucket_script": {"buckets_path": {"mans_clothing": "man's_clothing>sales","total_sales": "total_sales"},"script": "params.mans_clothing / params.total_sales * 100"}}}}}
}

在上面的man'e 聚合中，它使用了其它聚合的结果并算出新的聚合的值。这种聚合被称之为 聚合。特别需要指出的是man'>sales 不是布尔比较大小的算式，而是引用聚合值的路径。

如上所示，我们可以看到每天的 Men's 的销售额的百分比。