› › ›

Агрегирование с использованием скрипта для обработки корзин

Родительское агрегирование на основе конвейера, которое выполняет скрипт, который может выполнять вычисления по корзинам на основе определенных метрик в родительском агрегировании с множеством корзин. Указанная метрика должна быть числовой, а скрипт должен возвращать числовое значение.

Синтаксис

Агрегирование bucket_script в изоляции выглядит так:

{
  "bucket_script": {
    "buckets_path": {
      "my_var1": "the_sum",                     
      "my_var2": "the_value_count"
    },
    "script": "params.my_var1 / params.my_var2"
  }
}

Здесь my_var1 — имя переменной для использования пути корзин в скрипте, а the_sum — путь к метрикам для использования с этой переменной.

Таблица 56. Параметры bucket_script

Имя параметра	Описание	Обязательно	Значение по умолчанию
`script`	Скрипт, который нужно выполнить для этого агрегирования. Скрипт может быть встроенным, файловым или индексированным. (см. Скрипты для получения дополнительной информации)	Обязательно
`buckets_path`	Словарь переменных скрипта и соответствующих путей к корзинам, которые мы хотим использовать для переменной (см. `buckets_path` Синтаксис для получения дополнительной информации)	Обязательно
`gap_policy`	Политика, применяемая при обнаружении пробелов в данных (см. Обработка пробелов в данных для получения дополнительной информации)	Необязательно	`skip`
`format`	Шаблон DecimalFormat для выходного значения. Если указано, отформатированное значение возвращается в свойстве `value_as_string` агрегирования	Необязательно	`null`

Следующий фрагмент вычисляет процентное соотношение продаж футболок к общему объему продаж каждый месяц:

resp = client.search(
    index="sales",
    size=0,
    aggs={
        "sales_per_month": {
            "date_histogram": {
                "field": "date",
                "calendar_interval": "month"
            },
            "aggs": {
                "total_sales": {
                    "sum": {
                        "field": "price"
                    }
                },
                "t-shirts": {
                    "filter": {
                        "term": {
                            "type": "t-shirt"
                        }
                    },
                    "aggs": {
                        "sales": {
                            "sum": {
                                "field": "price"
                            }
                        }
                    }
                },
                "t-shirt-percentage": {
                    "bucket_script": {
                        "buckets_path": {
                            "tShirtSales": "t-shirts>sales",
                            "totalSales": "total_sales"
                        },
                        "script": "params.tShirtSales / params.totalSales * 100"
                    }
                }
            }
        }
    },
)
print(resp)

response = client.search(
  index: 'sales',
  body: {
    size: 0,
    aggregations: {
      sales_per_month: {
        date_histogram: {
          field: 'date',
          calendar_interval: 'month'
        },
        aggregations: {
          total_sales: {
            sum: {
              field: 'price'
            }
          },
          "t-shirts": {
            filter: {
              term: {
                type: 't-shirt'
              }
            },
            aggregations: {
              sales: {
                sum: {
                  field: 'price'
                }
              }
            }
          },
          "t-shirt-percentage": {
            bucket_script: {
              buckets_path: {
                "tShirtSales": 't-shirts>sales',
                "totalSales": 'total_sales'
              },
              script: 'params.tShirtSales / params.totalSales * 100'
            }
          }
        }
      }
    }
  }
)
puts response

const response = await client.search({
  index: "sales",
  size: 0,
  aggs: {
    sales_per_month: {
      date_histogram: {
        field: "date",
        calendar_interval: "month",
      },
      aggs: {
        total_sales: {
          sum: {
            field: "price",
          },
        },
        "t-shirts": {
          filter: {
            term: {
              type: "t-shirt",
            },
          },
          aggs: {
            sales: {
              sum: {
                field: "price",
              },
            },
          },
        },
        "t-shirt-percentage": {
          bucket_script: {
            buckets_path: {
              tShirtSales: "t-shirts>sales",
              totalSales: "total_sales",
            },
            script: "params.tShirtSales / params.totalSales * 100",
          },
        },
      },
    },
  },
});
console.log(response);

POST /sales/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "sales_per_month": {
      "date_histogram": {
        "field": "date",
        "calendar_interval": "month"
      },
      "aggs": {
        "total_sales": {
          "sum": {
            "field": "price"
          }
        },
        "t-shirts": {
          "filter": {
            "term": {
              "type": "t-shirt"
            }
          },
          "aggs": {
            "sales": {
              "sum": {
                "field": "price"
              }
            }
          }
        },
        "t-shirt-percentage": {
          "bucket_script": {
            "buckets_path": {
              "tShirtSales": "t-shirts>sales",
              "totalSales": "total_sales"
            },
            "script": "params.tShirtSales / params.totalSales * 100"
          }
        }
      }
    }
  }
}

И вот, возможно, такой ответ:

{
   "took": 11,
   "timed_out": false,
   "_shards": ...,
   "hits": ...,
   "aggregations": {
      "sales_per_month": {
         "buckets": [
            {
               "key_as_string": "2015/01/01 00:00:00",
               "key": 1420070400000,
               "doc_count": 3,
               "total_sales": {
                   "value": 550.0
               },
               "t-shirts": {
                   "doc_count": 1,
                   "sales": {
                       "value": 200.0
                   }
               },
               "t-shirt-percentage": {
                   "value": 36.36363636363637
               }
            },
            {
               "key_as_string": "2015/02/01 00:00:00",
               "key": 1422748800000,
               "doc_count": 2,
               "total_sales": {
                   "value": 60.0
               },
               "t-shirts": {
                   "doc_count": 1,
                   "sales": {
                       "value": 10.0
                   }
               },
               "t-shirt-percentage": {
                   "value": 16.666666666666664
               }
            },
            {
               "key_as_string": "2015/03/01 00:00:00",
               "key": 1425168000000,
               "doc_count": 2,
               "total_sales": {
                   "value": 375.0
               },
               "t-shirts": {
                   "doc_count": 1,
                   "sales": {
                       "value": 175.0
                   }
               },
               "t-shirt-percentage": {
                   "value": 46.666666666666664
               }
            }
         ]
      }
   }
}

© 2023-2025 Elasticsearch
As of September 2024, Elasticsearch is available under a choice of three licenses: the Server Side Public License (SSPL), the Elastic License, or the AGPLv3 (OSI approved).
Elasticsearch and the Elasticsearch logo are trademarks of Elasticsearch B.V., registered in the U.S. and in other countries.
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.17/search-aggregations-pipeline-bucket-script-aggregation.html