对 top_hits 聚合求和

简而言之，问题是：如果我对每个存储桶的 top_hits 进行聚合，如何对结果结构中的特定值求和？

Details:

我有许多记录，其中包含每个商店的一定数量。我想获得每个商店所有最新记录的总和。

为了获取每个商店的最新记录，我创建了以下聚合：

"latest_quantity_per_store": {
    "aggs": {
        "latest_quantity": {
            "top_hits": {
                "sort": [
                    {
                        "datetime": "desc"
                    },
                    {
                        "quantity": "asc"
                    }
                ],
                "_source": {
                    "includes": [
                        "quantity"
                    ]
                },
                "size": 1
            }
        }
    },
    "terms": {
        "field": "store",
        "size": 10000
    }
}

假设我有两个商店，每个商店有两个数量，对应两个不同的时间戳。这是该聚合的结果：

"latest_quantity_per_store": {
    "doc_count_error_upper_bound": 0,
    "sum_other_doc_count": 0,
    "buckets": [
        {
            "key": "01",
            "doc_count": 2,
            "latest_quantity": {
                "hits": {
                    "total": 2,
                    "max_score": null,
                    "hits": [
                        {
                            "_index": "inventory-local",
                            "_type": "doc",
                            "_id": "O6wFD2UBG8e7nvSU8dYg",
                            "_score": null,
                            "_source": {
                                "quantity": 6
                            },
                            "sort": [
                                1532476800000,
                                6
                            ]
                        }
                    ]
                }
            }
        },
        {
            "key": "02",
            "doc_count": 2,
            "latest_quantity": {
                "hits": {
                    "total": 2,
                    "max_score": null,
                    "hits": [
                        {
                            "_index": "inventory-local",
                            "_type": "doc",
                            "_id": "pLUFD2UBHBuSGcoH0ZT4",
                            "_score": null,
                            "_source": {
                                "quantity": 11
                            },
                            "sort": [
                                1532476800000,
                                11
                            ]
                        }
                    ]
                }
            }
        }
    ]
}

我现在希望在 ElasticSearch 中进行聚合，对这些存储桶求和。在示例数据中，总和超过 6 和 11。我尝试了以下聚合：

"latest_quantity": {
    "sum_bucket": {
        "buckets_path": "latest_quantity_per_store>latest_quantity>hits>hits>_source>quantity"
    }
}

但这会导致以下错误：

{
  "error": {
    "root_cause": [
      {
        "type": "illegal_argument_exception",
        "reason": "No aggregation [hits] found for path [latest_quantity_per_store>latest_quantity>hits>hits>_source>quantity]"
      }
    ],
    "type": "search_phase_execution_exception",
    "reason": "all shards failed",
    "phase": "query",
    "grouped": true,
    "failed_shards": [
      {
        "shard": 0,
        "index": "inventory-local",
        "node": "3z5CqmmAQ-yT2sUCb69DzA",
        "reason": {
          "type": "illegal_argument_exception",
          "reason": "No aggregation [hits] found for path [latest_quantity_per_store>latest_quantity>hits>hits>_source>quantity]"
        }
      }
    ]
  },
  "status": 400
}

以某种方式从 ElasticSearch 获取数字 17 的正确聚合是什么？

我对我拥有的另一个聚合做了类似的事情，即平均值而不是 top_hits 聚合。

"average_quantity": {
    "sum_bucket": {
        "buckets_path": "average_quantity_per_store>average_quantity"
    }
},
"average_quantity_per_store": {
    "aggs": {
        "average_quantity": {
            "avg": {
                "field": "quantity"
            }
        }
    },
    "terms": {
        "field": "store",
        "size": 10000
    }
}

这按预期工作，这是结果：

"average_quantity_per_store": {
    "doc_count_error_upper_bound": 0,
    "sum_other_doc_count": 0,
    "buckets": [
        {
            "key": "01",
            "doc_count": 2,
            "average_quantity": {
                "value": 6
            }
        },
        {
            "key": "02",
            "doc_count": 2,
            "average_quantity": {
                "value": 11.5
            }
        }
    ]
},
"average_quantity": {
    "value": 17.5
}

有一种方法可以混合使用来解决这个问题scripted_metric聚合和sum_bucket管道聚合。脚本化指标聚合有点复杂，但主要思想是允许您提供自己的分桶算法并从中吐出单个指标数字。

就您而言，您想要做的是计算出每个商店的最新数量，然后将这些商店数量相加。解决方案如下所示，我将在下面解释一些细节：

POST inventory-local/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "bystore": {
      "terms": {
        "field": "store.keyword",
        "size": 10000
      },
      "aggs": {
        "latest_quantity": {
          "scripted_metric": {
            "init_script": "params._agg.quantities = new TreeMap()",
            "map_script": "params._agg.quantities.put(doc.datetime.date, [doc.datetime.date.millis, doc.quantity.value])",
            "combine_script": "return params._agg.quantities.lastEntry().getValue()",
            "reduce_script": "def maxkey = 0; def qty = 0; for (a in params._aggs) {def currentKey = a[0]; if (currentKey > maxkey) {maxkey = currentKey; qty = a[1]} } return qty;"
          }
        }
      }
    },
    "sum_latest_quantities": {
      "sum_bucket": {
        "buckets_path": "bystore>latest_quantity.value"
      }
    }
  }
}

请注意，为了使其工作，您需要设置script.painless.regex.enabled: true在你的elasticsearch.yml配置文件。

The init_script创建一个TreeMap对于每个分片。 这map_script填充TreeMap在每个分片上都有日期/数量的映射。我们放入映射中的值包含单个字符串中的时间戳和数量。稍后我们将需要该时间戳reduce_script. The combine_script只需取最后一个值TreeMap因为这是给定分片的最新数量。 大部分工作位于reduce_script。我们迭代每个分片的所有最新数量并返回最新的数量。

此时，我们已经掌握了每个商店的最新数量。剩下要做的就是使用sum_bucket管道聚合，以便对每个商店数量进行求和。结果就是 17。

响应如下所示：

 "aggregations": {
    "bystore": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "01",
          "doc_count": 2,
          "latest_quantity": {
            "value": 6
          }
        },
        {
          "key": "02",
          "doc_count": 2,
          "latest_quantity": {
            "value": 11
          }
        }
      ]
    },
    "sum_latest_quantities": {
      "value": 17
    }
  }