Elasticsearchスーパー重合関数(四)bucketsの入れ子使用

Elasticsearchスーパー重合関数(四)bucketsの入れ子使用
作者:ydw
場所:武漢
email:[email protected]

Elasticsearchスーパー重合関数(四)bucketsの入れ子使用

例:四半期ごとに全自動車ブランドの総売上高を展示するために重合を構築する.同時に四半期ごとに、自動車ブランドごとに販売総額を計算して、どのブランドが一番儲かるかを探し出すことができます.

httpコード

java-ap

リターン結果

元のデータはやはり第一編のデータを引用します.ElasticSearchの非常に強い集約クエリ(一)
実例:統合を構築し、四半期ごとに全自動車ブランドの総売上高を展示する.同時に四半期ごとに、自動車ブランドごとに販売総額を計算して、どのブランドが一番儲かるかを探し出すことができます.
httpコード

GET /cars/transactions/_search
{
   "size" : 0,
   "aggs": {
      "sales": {
         "date_histogram": {
            "field": "sold",
            "interval": "quarter", 
            "format": "yyyy-MM-dd",
            "min_doc_count" : 0,
            "extended_bounds" : {
                "min" : "2014-01-01",
                "max" : "2014-12-31"
            }
         },
         "aggs": {
            "per_make_sum": {
               "terms": {
                  "field": "make"
               },
               "aggs": {
                  "sum_price": {
                     "sum": { "field": "price" } 
                  }
               }
            },
            "total_sum": {
               "sum": { "field": "price" } 
            }
         }
      }
   }
}

java-api

    @Test
    public void bucketsInsideBuckets(){
        SearchResponse response = transportClient.prepareSearch("cars")
                .setTypes("transactions")
                .addAggregation(
                        AggregationBuilders.dateHistogram("sales")
                                .field("sold")
                                .dateHistogramInterval(DateHistogramInterval.QUARTER)
                                .format("yyyy-MM-dd")
                                .minDocCount(0l)
                                .extendedBounds(
                                        new ExtendedBounds("2014-01-01","2014-12-31")
                                ).subAggregation(
                                        //      ,             
                                        AggregationBuilders.sum("total_sum")
                                                .field("price")
                        )
                                //         ,      ,         
                        .subAggregation(
                                AggregationBuilders.terms("per_make_sum")
                                    .field("make")
                                    .subAggregation(
                                            //                
                                            AggregationBuilders.sum("sum_price")
                                                .field("price")
                                    )

                        )
                )
                .setSize(0)
                .get();
        Aggregation sales = response.getAggregations().get("sales");
        System.out.println(sales);

結果を返します

{
  "took": 1,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 7,
    "max_score": 0.0,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "sales": {
      "buckets": [
        {
          "key_as_string": "2014-01-01",//     
          "key": 1388534400000,
          "doc_count": 1,
          "per_make_sum": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
              {
                "key": "bmw",
                "doc_count": 1,
                "sum_price": {//         
                  "value": 80000.0
                }
              }
            ]
          },
          "total_sum": {//        
            "value": 80000.0
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2014-04-01",
          "key": 1396310400000,
          "doc_count": 1,
          "per_make_sum": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
              {
                "key": "ford",
                "doc_count": 1,
                "sum_price": {
                  "value": 30000.0
                }
              }
            ]
          },
          "total_sum": {
            "value": 30000.0
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2014-07-01",
          "key": 1404172800000,
          "doc_count": 2,
          "per_make_sum": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
              {
                "key": "toyota",
                "doc_count": 2,
                "sum_price": {
                  "value": 27000.0
                }
              }
            ]
          },
          "total_sum": {
            "value": 27000.0
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2014-10-01",
          "key": 1412121600000,
          "doc_count": 3,
          "per_make_sum": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
              {
                "key": "honda",
                "doc_count": 3,
                "sum_price": {
                  "value": 50000.0
                }
              }
            ]
          },
          "total_sum": {
            "value": 50000.0
          }
        }
      ]
    }
  }
}