Агрегирование Stats

multi-value метрическое агрегирование, которое вычисляет статистические данные по числовым значениям, извлечённым из агрегированных документов.

Возвращаемые статистические данные включают: min, max, sum, count и avg.

Предполагая, что данные состоят из документов, представляющих оценки экзаменов (от 0 до 100) студентов

resp = client.search(
    index="exams",
    size="0",
    aggs={
        "grades_stats": {
            "stats": {
                "field": "grade"
            }
        }
    },
)
print(resp)

response = client.search(
  index: 'exams',
  size: 0,
  body: {
    aggregations: {
      grades_stats: {
        stats: {
          field: 'grade'
        }
      }
    }
  }
)
puts response

const response = await client.search({
  index: "exams",
  size: 0,
  aggs: {
    grades_stats: {
      stats: {
        field: "grade",
      },
    },
  },
});
console.log(response);

POST /exams/_search?size=0
{
  "aggs": {
    "grades_stats": { "stats": { "field": "grade" } }
  }
}

Вышеупомянутое агрегирование вычисляет статистику оценок по всем документам. Тип агрегирования — stats, а настройка field определяет числовое поле документов, по которому будут вычисляться статистические данные. Вышеприведённое вернёт следующее:

{
  ...

  "aggregations": {
    "grades_stats": {
      "count": 2,
      "min": 50.0,
      "max": 100.0,
      "avg": 75.0,
      "sum": 150.0
    }
  }
}

Имя агрегации (grades_stats выше) также используется в качестве ключа, по которому можно получить результат агрегирования из возвращённого ответа.

resp = client.search(
    index="exams",
    size=0,
    runtime_mappings={
        "grade.weighted": {
            "type": "double",
            "script": "\n        emit(doc['grade'].value * doc['weight'].value)\n      "
        }
    },
    aggs={
        "grades_stats": {
            "stats": {
                "field": "grade.weighted"
            }
        }
    },
)
print(resp)

response = client.search(
  index: 'exams',
  body: {
    size: 0,
    runtime_mappings: {
      'grade.weighted' => {
        type: 'double',
        script: "\n        emit(doc['grade'].value * doc['weight'].value)\n      "
      }
    },
    aggregations: {
      grades_stats: {
        stats: {
          field: 'grade.weighted'
        }
      }
    }
  }
)
puts response

const response = await client.search({
  index: "exams",
  size: 0,
  runtime_mappings: {
    "grade.weighted": {
      type: "double",
      script:
        "\n        emit(doc['grade'].value * doc['weight'].value)\n      ",
    },
  },
  aggs: {
    grades_stats: {
      stats: {
        field: "grade.weighted",
      },
    },
  },
});
console.log(response);

POST /exams/_search
{
  "size": 0,
  "runtime_mappings": {
    "grade.weighted": {
      "type": "double",
      "script": """
        emit(doc['grade'].value * doc['weight'].value)
      """
    }
  },
  "aggs": {
    "grades_stats": {
      "stats": {
        "field": "grade.weighted"
      }
    }
  }
}

resp = client.search(
    index="exams",
    size="0",
    aggs={
        "grades_stats": {
            "stats": {
                "field": "grade",
                "missing": 0
            }
        }
    },
)
print(resp)

response = client.search(
  index: 'exams',
  size: 0,
  body: {
    aggregations: {
      grades_stats: {
        stats: {
          field: 'grade',
          missing: 0
        }
      }
    }
  }
)
puts response

const response = await client.search({
  index: "exams",
  size: 0,
  aggs: {
    grades_stats: {
      stats: {
        field: "grade",
        missing: 0,
      },
    },
  },
});
console.log(response);

POST /exams/_search?size=0
{
  "aggs": {
    "grades_stats": {
      "stats": {
        "field": "grade",
        "missing": 0      
      }
    }
  }
}