需要对文档内部数组对象- ElasticSearch进行聚合

Question

我试图对以下文档进行聚合

{
  "pid": 900000,
  "mid": 9000,
  "cid": 90,
  "bid": 1000,
  "gmv": 1000000,
  "vol": 200,
  "data": [
    {
      "date": "25-11-2018",
      "gmv": 100000,
      "vol": 20
    },
    {
      "date": "24-11-2018",
      "gmv": 100000,
      "vol": 20
    },
    {
      "date": "23-11-2018",
      "gmv": 100000,
      "vol": 20
    }
  ]
}

这里需要做的分析是：

1. 在所有文档上筛选中间或/和/和
2. 对data.date进行7天的滤波，并对每个pid进行超过该范围的data.vol之和。
3. 按desc顺序对前一步获得的文件进行排序。
4. 将这些结果按pid分组。

这意味着，我们正在试图获得最高的产品的数量(数量)的总和，在一个日期范围内，具体的cid/mid。

PID指产品ID，中间指商家ID，CID指的是类别ID。

Answer 1

首先，需要更改映射以在嵌套字段上运行查询。将字段“data”的类型更改为“嵌套”。

然后，可以使用筛选器中的范围查询和mid/cid上的术语筛选器对数据进行筛选。一旦得到正确的数据集，就可以在pid上按照vol之和的子聚合进行聚合。

以下是以下查询。

{
    "query": {
        "bool": {
            "filter": [
                {
                    "bool": {
                        "must": [
                            {
                                "range": {
                                    "data.date": {
                                        "gte": "28-11-2018",
                                        "lte": "25-11-2018"
                                    }
                                }
                            },
                            {
                                "must": [
                                    {
                                        "terms": {
                                            "mid": [
                                                "9000"
                                            ]
                                        }
                                    }
                                ]
                            }
                        ]
                    }
                }
            ]
        }
    },
    "aggs": {
        "AGG_PID": {
            "terms": {
                "field": "pid",
                "size": 0,
                "order": {
                    "TOTAL_SUM": "desc"
                },
                "min_doc_count": 1
            },
            "aggs": {
                "TOTAL_SUM": {
                    "sum": {
                        "field": "data.vol"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

您可以相应地修改查询。希望这会有帮助。

Answer 2

请查找嵌套聚合查询，该查询按"vol“对每一桶"pid”进行排序。可以在查询部件中添加任意数量的筛选器。

{ "size": 0, "query": { "bool": { "must": [ { "term": { "mid": "2" } } ] } }, "aggs": { "top_products_sorted_by_order_volume": { "terms": { "field": "pid", "order": { "nested_data_object>order_volume_by_range>order_volume_sum": "desc" } }, "aggs": { "nested_data_object": { "nested": { "path": "data" }, "aggs": { "order_volume_by_range": { "filter": { "range": { "data.date": { "gte": "2018-11-26", "lte": "2018-11-27" } } }, "aggs": { "order_volume_sum": { "sum": { "field": "data.ord_vol" } } } } } } } } } }