ElasticSearch Max Agg 在文档的列表属性中的最低值

Question

我希望对文档下的属性值进行 Max 聚合，该属性是复杂对象(键和值)的列表。这是我的数据:

[{
    "id" : "1",
    "listItems" : 
        [
            {
                "key" : "li1",
                "value" : 100
            },
            {
                "key" : "li2",
                "value" : 5000
            }
        ]
},
{
    "id" : "2",
    "listItems" : 
        [
            {
                "key" : "li3",
                "value" : 200
            },
            {
                "key" : "li2",
                "value" : 2000
            }
        ]
}]

当我对“listItems.value”进行嵌套最大聚合时，我期望返回的最大值为 200(而不是 5000)，原因是我希望逻辑首先计算每个文档的 listItems 下的 MIN 值，然后对此进行最大聚合。有可能做这样的事情吗？
谢谢。

Answer 1

搜索查询执行以下聚合:

Terms aggregation在 id field

Min aggregation在 listItems.value

Max bucket aggregation这是一个兄弟管道聚合，它标识具有兄弟聚合中指定度量的最大值的桶，并输出桶的值和键。

请引用 nested aggregation , 以获得详细的解释。
添加一个包含索引数据、索引映射、搜索查询和搜索结果的工作示例。
索引映射:

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "listItems": {
        "type": "nested" 
      },
      "id":{
        "type":"text",
        "fielddata":"true"
      }
    }
  }
}

指数数据:

{
    "id" : "1",
    "listItems" : 
        [
            {
                "key" : "li1",
                "value" : 100
            },
            {
                "key" : "li2",
                "value" : 5000
            }
        ]
}
{
    "id" : "2",
    "listItems" : 
        [
            {
                "key" : "li3",
                "value" : 200
            },
            {
                "key" : "li2",
                "value" : 2000
            }
        ]
}

查询查询:

    {
    "size": 0,
    "aggs": {
        "id_terms": {
            "terms": {
                "field": "id"
            },
            "aggs": {
                "nested_entries": {
                    "nested": {
                        "path": "listItems"
                    },
                    "aggs": {
                        "min_position": {
                            "min": {
                                "field": "listItems.value"
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        },
        "maxValue": {
            "max_bucket": {
                "buckets_path": "id_terms>nested_entries>min_position"
            }
        }
    }
}

搜索结果:

"aggregations": {
    "id_terms": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "1",
          "doc_count": 1,
          "nested_entries": {
            "doc_count": 2,
            "min_position": {
              "value": 100.0
            }
          }
        },
        {
          "key": "2",
          "doc_count": 1,
          "nested_entries": {
            "doc_count": 2,
            "min_position": {
              "value": 200.0
            }
          }
        }
      ]
    },
    "maxValue": {
      "value": 200.0,
      "keys": [
        "2"
      ]
    }
  }