elasticsearch - Elasticsearch，Kibana分类/汇总文档

Question

在Elastisearch索引中，我正在收集用户的评分。也就是说，在索引中
localhost:9200 / content_ratings /我们有类型为content_rating的文档。此文档类型具有以下字段:

标题

导师

网址

评分

已通过

评分

假设我们的索引包含以下文档:

{
  "title": "Data Quality", "author": "John Queue", "url": "/news/2015/data-quality", "rating":3, "ratedBy": "userA"
}
{
  "title": "Data Quality", "author": "John Queue", "url": "/news/2015/data-quality", "rating":1, "ratedBy": "userB"
}
{
  "title": "User Story Estimations", "author": "Abby Edye", "url": "/news/2014/story-splitting", "rating":5, "ratedBy": "userC"
}

我需要一个报告(Elasticsearch 1.0，Kibana 3)，其中显示了每个已评分的项目并计算了其平均评分。因此，我们需要对“按URL分组”并具有以下内容:

"title": "Data Quality", "author": "John Queue", "url": "/news/2015/data-quality", "avgRating":2
"title": "User Story Estimations", "author": "Abby Edye", "url": "/news/2014/story-splitting", "avgRating":5

a)ES中有一种方法可以使用“分组依据”等效结构？

b)ES中是否可以查询a)(另一个)查询返回的结果？ -我之所以这样问是因为，从汇总结果来看，在另一份报告(“Kibana面板”)中，我需要计算项目如何被评为好(4)或好(5)？

我是ES / kibana的新手，在经过大量搜索之后，最接近我的要求的是这些链接:
How do I group documents in elasticsearch by a single field?
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/1.3/search-aggregations-metrics-top-hits-aggregation.html

我尝试了我目前的设置(ES 1.0，kibana3)隐式支持的术语facet，但距离我所需的条件还差得远……

Answer 1

是的，您可以在elasticsearch中使用“ags”执行分组操作。

我在这里有一个示例，您可以了解如何制作自己的产品:
在这里，我使用嵌套式农业(groupby)来获得每个特定年龄段的民族的平均年龄。

GET customer/_search
{
"size": 0,
    "aggs": {
        "group_by_state": {
            "range": {
                "field": "age",
                "ranges": [
                        { "from": 20,"to": 40 },
                        { "from": 40, "to": 60 },
                        { "from": 60, "to": 100}
                ]
            },
            "aggs": {  
                "group_by_nationality": {
                    "terms": { 
                        "field": "nationality.keyword"
                    },
                    "aggs": {
                      "average_age": {
                            "avg": {
                                "field": "age"
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }              
    }
}