用户定义组的 Elasticsearch 聚合

Question

假设我在 ES 中有这些数据。

| KEY        | value       |
|:-----------|------------:|
| A          |            1|
| A          |            2|
| B          |            2| 
| C          |            3|   
| D          |            4| 
| E          |            5|  
| E          |            5|  
| F          |            6|

我用这个

{
  "from": 0,
  "size": 0,
  "query": {
    "filtered" : {
      "query" : {
          "match_all" : {} 
      },
      "filter" : {
        "bool" : {
          "must" : [
            {"terms": {"key": ["A", "B", "C", "D", "E", "F"]}}
          ]
        }
      }
    }
  },
  "aggs" : {
    "sum_value" : {
      "terms" : { "field" : "key" },
      "aggs" : {
        "sum_value" : { "sum" : { "field" : "value" } }
      }
    }
  }
}

要获得相同 key 的总和，结果将如下所示:

"sum_uv": {
  "doc_count_error_upper_bound": 0,
  "sum_other_doc_count": 0,
  "buckets": [
    {
      "key": "A",
      "doc_count": 2,
      "sum_value": {
        "value": 3
      }
    }
    ....
  ]
}

但是现在，我想对同一组中的所有元素求和，例如，我有一个映射数据，它告诉我组信息:

group1 = [A, B, C]
group2 = [D, E, F]
.....

我认为我需要一个嵌套聚合，但我不知道这样做。

结果将如下所示:

sum_group1 = 8
sum_group2 = 20
......

提前致谢!

Answer 1

至少有两种方法可以做到这一点:

如果组是固定的，您可以将组名称添加到每个文档，然后先聚合组，然后聚合值。

如果您想要更动态的方法，可以使用 filter + regexp 对结果进行分组。请参阅此处的示例:https://www.elastic.co/blog/quick-tips-regex-filter-buckets

使用过滤器的两个示例:

1

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "groups": {
      "filters": {
        "filters": {
          "group1": { "terms": { "key": [ "A","B","C" ] } },
          "group2": { "terms": { "key": [ "D","E","F" ] } }
        }
      },
      "aggs": {
        "groupsum": {
          "sum": {
            "field": "key"
          }
        }
      }
    }
  }
}

2

{
  "size": 0,
  "query": {
    "match_all": { }
  },
  "aggs": {
    "group1": {
      "filter": {
        "terms": {
          "key": [ "A", "B", "C" ]
        }
      },
      "aggs": {
        "group1sum": {
          "sum": {
            "field": "value"
          }
        }
      }
    },
    "group2": {
      "filter": {
        "terms": {
          "key": [ "D", "E", "F" ]
        }
      },
      "aggs": {
        "group2sum": {
          "sum": {
            "field": "value"
          }
        }
      }
    }
  }
}