5.2.14. Histogram Aggregation

7.3

7.3

直方图聚合

直方图聚合是一种基于多桶值源的聚合方法，可以应用于从文档中提取的数值或数值范围值上。它会动态地在这些值上建立固定大小（即间隔）的桶。例如，如果文档有一个包含 price（数字）的字段，我们可以配置此聚合以动态构建以 5 为间隔的桶（在价格方面，它可能代表 $5）。当聚合执行时，每个文档的 price 字段将被评估并向下舍入到其最接近的桶中，例如，如果 price 为 32，桶的大小为 5，则舍入结果为 30，因此该文档将「落入」与键 30 相关联的桶中。为了更正式一些，这是所使用的舍入函数：

bucket_key =  Math.floor((value - offset)  / interval)  * interval + offset

interval 必须为正小数，而 offset 必须为 [0，interval] 中的小数（大于或等于 0 且小于 interval 的小数）。

以下示例将根据产品的 price 按间隔 50 进行分组：

POST /sales/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "prices" : {
            "histogram" : {
                "field" : "price",
                "interval" : 50
            }
        }
    }
}

以下是可能的响应：

{
    ...
    "aggregations": {
        "prices" : {
            "buckets": [
                {
                    "key": 0.0,
                    "doc_count": 1
                },
                {
                    "key": 50.0,
                    "doc_count": 1
                },
                {
                    "key": 100.0,
                    "doc_count": 0
                },
                {
                    "key": 150.0,
                    "doc_count": 2
                },
                {
                    "key": 200.0,
                    "doc_count": 3
                }
            ]
        }
    }
}

最小文档数

上面的响应显示没有任何文档的 pirce 落在 [100, 150) 的范围内。默认情况下，响应将用空桶填充直方图中的空白。可以更改 min_doc_count 设置并请求具有更高最小计数的桶：

POST /sales/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "prices" : {
            "histogram" : {
                "field" : "price",
                "interval" : 50,
                "min_doc_count" : 1
            }
        }
    }
}

响应：

{
    ...
    "aggregations": {
        "prices" : {
            "buckets": [
                {
                    "key": 0.0,
                    "doc_count": 1
                },
                {
                    "key": 50.0,
                    "doc_count": 1
                },
                {
                    "key": 150.0,
                    "doc_count": 2
                },
                {
                    "key": 200.0,
                    "doc_count": 3
                }
            ]
        }
    }
}

默认情况下，histogram 返回数据本身范围内的所有桶，即具有最小值的文档(使用直方图)将确定最小桶(具有最小键的桶)，具有最大值的文档将确定最大桶(具有最高键的桶)。通常，在请求空桶时，这会导致混淆，特别是当数据也被筛选时。

为了理解原因，让我们看一个例子：

假设你要过滤你的请求以获取所有值在 0 和 500 之间的文档，此外你还想使用间隔为 50 的直方图按pirce 对数据进行切片。你还可以指定 "min_doc_count" : 0，因为你希望获得所有桶，甚至是空桶。如果碰巧所有产品（文档）的 pirce 都高于 100，则你将获得的第一个桶将是键为 100 的桶。这很令人困惑，因为很多时候，你还希望得到那些在 0-100 之间的桶。

通过使用 extended_bounds 设置，可以「强制」直方图聚合从特定的最小值开始构建桶，一直构建到最大值（即使没有更多文档了）。当 min_doc_count 为 0 时使用 extended_bounds 设置才有意义（如果 min_doc_count 大于 0，则永远不会返回空桶）。

请注意（顾名思义），extended_bounds 不会过滤桶。这意味着，如果 extended_bounds.min 高于从文档中提取的值，那么文档仍将决定第一个桶是什么（同样的情况也适用于 extended_bounds.max 和最后一个桶）。如果想要进行桶过滤，可以将直方图聚合嵌套在带有适当的 from/to 设置的范围过滤聚合下。

示例：

POST /sales/_search?size=0
{
    "query" : {
        "constant_score" : { "filter": { "range" : { "price" : { "to" : "500" } } } }
    },
    "aggs" : {
        "prices" : {
            "histogram" : {
                "field" : "price",
                "interval" : 50,
                "extended_bounds" : {
                    "min" : 0,
                    "max" : 500
                }
            }
        }
    }
}

排序

默认情况下，返回的桶会按照它们的 key 值升序排序，不过可使用 order 设置来控制排序行为。支持与Terms Aggregation 相同的 Order 功能。

偏移量

默认情况下，桶的 key 值从 0 开始，然后以均匀步长 interval 继续分配，例如，如果间隔为 10，则前三个桶（假设其中含有数据）将是 [0, 10), [10, 20), [20, 30)。可以使用 offset 选项来移动桶的边界。

最好通过一个示例来说明。假如有 10 个文档，它们值范围在 5 到 14之间，如果使用间隔为10，将生成两个各包含 5 个文档的桶。如果额外使用偏移量 5，则只会生成一个包含所有 10 个文档的桶 [5, 15)。

响应格式

默认情况下，桶以有序数组的形式返回。还可以选择以哈希形式返回响应，即按桶的键进行索引：

POST /sales/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "prices" : {
            "histogram" : {
                "field" : "price",
                "interval" : 50,
                "keyed" : true
            }
        }
    }
}

响应：

{
    ...
    "aggregations": {
        "prices": {
            "buckets": {
                "0.0": {
                    "key": 0.0,
                    "doc_count": 1
                },
                "50.0": {
                    "key": 50.0,
                    "doc_count": 1
                },
                "100.0": {
                    "key": 100.0,
                    "doc_count": 0
                },
                "150.0": {
                    "key": 150.0,
                    "doc_count": 2
                },
                "200.0": {
                    "key": 200.0,
                    "doc_count": 3
                }
            }
        }
    }
}

缺失值

missing 参数用于定义当一个文档中的某些字段值缺失时该如何处理。默认情况下，它们会被忽略，但也可以将其定义为某个特定值进行处理。

POST /sales/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "quantity" : {
             "histogram" : {
                 "field" : "quantity",
                 "interval": 10,
                 "missing": 0 ①
             }
         }
    }
}

1. quantity 字段中没有值的文档与值为 0 的文档属于同一个桶。

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原文地址：https://learnku.com/docs/elasticsearch73...

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