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我在elasticsearch中有一些文档,其中每个文档如下所示:
{
"id": "T12890ADSA12",
"status": “CREATED”,
"type": “ABC”,
"updatedAt": "2020-05-29T18:18:08.483Z",
"createdAt": "2020-04-30T13:41:25.862Z"
}
对于此文档结构,我想获取所有状态为CREATED或SCHEDULED且TYPE为ABC的文档。在这些过滤的文档中,我想基于currentDate-daysbucket中的createdAt汇总文档的数量。例如。
最佳答案
请找到以下映射,示例文档,汇总查询和响应:
对应:
PUT my_date_index
{
"mappings": {
"properties": {
"id": {
"type": "keyword"
},
"status": {
"type": "keyword"
},
"type": {
"type": "keyword"
},
"updatedAt": {
"type": "date"
},
"createdAt": {
"type": "date"
}
}
}
}
样本文件:
POST my_date_index/_doc/1
{
"id": "T12890ADSA12",
"status": "CREATED",
"type": "ABC",
"updatedAt": "2020-05-29T18:18:08.483Z",
"createdAt": "2020-07-06T05:00:00.000Z"
}
POST my_date_index/_doc/2
{
"id": "T12890ADSA13",
"status": "SCHEDULED",
"type": "ABC",
"updatedAt": "2020-05-29T18:18:08.483Z",
"createdAt": "2020-07-05T13:41:25.862Z"
}
POST my_date_index/_doc/3
{
"id": "T12890ADSA14",
"status": "SCHEDULED",
"type": "ABC",
"updatedAt": "2020-05-29T18:18:08.483Z",
"createdAt": "2020-07-04T06:00:00.000Z"
}
POST my_date_index/_doc/4
{
"id": "T12890ADSA15",
"status": "SCHEDULED",
"type": "ABC",
"updatedAt": "2020-05-29T18:18:08.483Z",
"createdAt": "2020-07-03T07:00:00.000Z"
}
查询请求:
POST my_date_index/_search
{
"size": 0, <----- Remove this to return documents too
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"type": "ABC"
}
},
{
"range": {
"createdAt": {
"gte": "now-7d",
"lte": "now"
}
}
}
],
"should": [
{
"term": {
"status": "SCHEDULED"
}
},
{
"term": {
"status": "CREATED"
}
}
],
"minimum_should_match": 1
}
},
"aggs": {
"my_date": {
"date_histogram": {
"field": "createdAt",
"calendar_interval": "day",
"order": {
"_key": "desc"
}
}
}
}
}
请注意,我首先根据日期和您提供的条件过滤了文档。
{
"took" : 0,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 4,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"my_date" : {
"buckets" : [
{
"key_as_string" : "2020-07-06T00:00:00.000Z",
"key" : 1593993600000,
"doc_count" : 1
},
{
"key_as_string" : "2020-07-05T00:00:00.000Z",
"key" : 1593907200000,
"doc_count" : 1
},
{
"key_as_string" : "2020-07-04T00:00:00.000Z",
"key" : 1593820800000,
"doc_count" : 1
},
{
"key_as_string" : "2020-07-03T00:00:00.000Z",
"key" : 1593734400000,
"doc_count" : 1
}
]
}
}
}
希望这可以帮助!
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