Elasticsearch如何对聚合结果后的值进行求和

Question

{
        "_index": "f2016-07-17",
        "_type": "trkvjadsreqpxl.gif",
        "_id": "AVX2N3dl5siG6SyfyIjb",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "time": "1468714676424",
          "meta": {
            "cb_id": 25681,
            "mt_id": 649,
            "c_id": 1592,
            "revenue": 2.5,
            "mt_name": "GMS-INAPP-EN-2.5",
            "c_description": "COULL-INAPP-EN-2.5",
            "domain": "wv.inner-active.mobi",
            "master_domain": "649###wv.inner-active.mobi",
            "child_domain": "1592###wv.inner-active.mobi",
            "combo_domain": "25681###wv.inner-active.mobi",
            "ip": "52.42.87.73"
          }
        }
      }

我想在多个字段上进行日期直方图/范围聚合，并将结果存储在其他集合/索引中。因此，我可以在小时范围内使用查询/聚合使doc_count和。

聚合如下：

{
  "aggs": {
    "hour":{
      "date_histogram": {
        "field": "time",
        "interval": "hour"
      },
      "aggs":{
            "hourly_M_TAG":{
               "terms":{
                  "field":"meta.mt_id"
               }
            }
         }....
    }
  }
} 

结果不出所料：

"aggregations": {
    "hour": {
      "buckets": [
        {
          "key_as_string": "2016-07-17T00:00:00.000Z",
          "key": 1468713600000,
          "doc_count": 94411750,
          "hourly_M_TAG": {
            "doc_count_error_upper_bound": 1485,
            "sum_other_doc_count": 30731646,
            "buckets": [
              {
                "key": 10,
                "doc_count": 10175501
              },
              {
                "key": 649,
                "doc_count": 200000
              }....
            ]
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2016-07-17T01:00:00.000Z",
          "key": 1468717200000,
          "doc_count": 68738743,
          "hourly_M_TAG": {
            "doc_count_error_upper_bound": 2115,
            "sum_other_doc_count": 22478590,
            "buckets": [
              {
                "key": 559,
                "doc_count": 8307018
              },
              {
                "key": 649,
                "doc_count" :100000
              }...

假设我解析了响应，并尝试将结果存储在其他索引/集合中。

存储聚合结果的最佳方式是什么，这样我就可以进行其他查询/聚合，以求和不同小时范围之间的“doc_count”？

例如：在“2016-07-17t00:00.000z”-“2016-07-17t01:00:00.000z”之间，希望查看每个键的总doc_count

预期结果：

{
          "range_sum": {
            "buckets": [
              {
                "key": 649,
                "doc_count": 300000 // (200000+100000)
              },
              {
                "key": 588,
                "doc_count": 2928548 // ... + ...
              }....
            ]
          }
        }

谢了！

Answer 1

我可能搞错了您的最终目标，但在我看来，您希望在可配置的时间范围内，为meta.mt_id的每个值获得doc_count的总的doc_count？

如果是这种情况，我不认为您真的需要存储第一次聚合的结果，您真的只需要更改间隔值来反映您想要的桶大小。如果您想要meta.mt_id每个值的总计，那么翻转聚合可能会有所帮助，这样您首先按术语聚合，然后按日期聚合：

{
    "size": 0,
    "aggs": {
    "hourly_M_TAG": {
      "terms": {
        "field": "meta.mt_id"
      },
      "aggs": {
      "hour": {
        "date_histogram": {
          "field": "time",
          "interval": "2h"
        }
      }
    }
  }
}

这将给出每个meta.mt_id的结果，如果您希望为特定的时间范围添加总数，只需更改间隔以反映这一点。

编辑：

可能有一些聪明的elasticsearch方法可以做到这一点，但我想我会这样做：

foreach bucket in buckets:
    index:
        {
            "id" : {meta.id},
            "timestamp" : {key_as_string}
            "count" : {doc_count}
        }

{
  "size": 0,
  "filter": {
    "range": {
      "timestamp": {
        "gte": "now-1h",
        "lte": "now"
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "termName": {
      "terms": {
        "field": "id"
      },
      "aggs": {
        "sumCounts": {
          "sum": {
            "field": "count"
          }
        }
      }
    }
  }
}