Elasticsearch：Bucket script 聚合

本文主要是介绍Elasticsearch：Bucket script 聚合，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Bucket script 聚合是一个父管道（parent pipeline）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 pipeline 聚合的内容，你可以阅读文章 “Elasticsearch：pipeline aggregation 介绍”。

Bucket script 聚合

用法

单独的 bucket_script 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，my_var1 是要在脚本中使用的存储桶路径的变量名称，the_sum 是要用于该变量的指标的路径。

Bucket_script 参数说明
参数名称	描述	强制要求	默认值
script	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
buckets_path	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 buckets_path 语法）	必须
gap_policy	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
format	输出值的 DecimalFormat 模式。如果指定，则在聚合的 value_as_string 属性中返回格式化的值	可选	null

在以下的展示中，我使用 Elastic 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 Kibana 自带的 eCommerce 索引进行展示。我们的目的是：找出每天销售的 Men's Clothing 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 Kibana 自带的一个例子来进行展示：

这样我能就在 Elasticsearch 中创建了一个叫做 kibana_sample_data_ecommerce 的索引。这个一个 eCommerce 的数据。我们可以在 Discover 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 clothing 这个类别的总额，我们可以使用另外一个叫做 filter 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 Clothing 这个类别的每天的销售总额。

我们接下来使用 bucket script 聚合来求出每天的 Men's Clothing 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's_clothing_percentage 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 pipeline 聚合。特别需要指出的是 man's_clothing>sales 不是布尔比较大小的算式，而是引用聚合值的路径。