平均桶聚合
编辑平均桶聚合
编辑一个兄弟管道聚合,用于计算兄弟聚合中指定指标的平均值。指定的指标必须是数字,并且兄弟聚合必须是多桶聚合。
语法
编辑"avg_bucket": { "buckets_path": "sales_per_month>sales", "gap_policy": "skip", "format": "#,##0.00;(#,##0.00)" }
参数
编辑-
buckets_path
- (必填,字符串) 要平均的桶的路径。有关语法,请参见
buckets_path
语法。 -
gap_policy
- (可选,字符串) 在数据中发现间隙时要应用的策略。有关有效值,请参见 处理数据中的间隙。默认为
skip
。 -
format
- (可选,字符串) 输出值的 DecimalFormat 模式。如果指定,则格式化后的值将返回聚合的
value_as_string
属性中。
响应主体
编辑-
value
- (浮点数)
buckets_path
中指定的指标的平均值。 -
value_as_string
- (字符串) 聚合的格式化输出值。仅当请求中指定了
format
时,才会提供此属性。
示例
编辑以下 avg_monthly_sales
聚合使用 avg_bucket
计算每个月的平均销售额
resp = client.search( size=0, aggs={ "sales_per_month": { "date_histogram": { "field": "date", "calendar_interval": "month" }, "aggs": { "sales": { "sum": { "field": "price" } } } }, "avg_monthly_sales": { "avg_bucket": { "buckets_path": "sales_per_month>sales", "gap_policy": "skip", "format": "#,##0.00;(#,##0.00)" } } }, ) print(resp)
const response = await client.search({ size: 0, aggs: { sales_per_month: { date_histogram: { field: "date", calendar_interval: "month", }, aggs: { sales: { sum: { field: "price", }, }, }, }, avg_monthly_sales: { avg_bucket: { buckets_path: "sales_per_month>sales", gap_policy: "skip", format: "#,##0.00;(#,##0.00)", }, }, }, }); console.log(response);
POST _search { "size": 0, "aggs": { "sales_per_month": { "date_histogram": { "field": "date", "calendar_interval": "month" }, "aggs": { "sales": { "sum": { "field": "price" } } } }, "avg_monthly_sales": { // tag::avg-bucket-agg-syntax[] "avg_bucket": { "buckets_path": "sales_per_month>sales", "gap_policy": "skip", "format": "#,##0.00;(#,##0.00)" } // end::avg-bucket-agg-syntax[] } } }
请求返回以下响应
{ "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, "sales": { "value": 550.0 } }, { "key_as_string": "2015/02/01 00:00:00", "key": 1422748800000, "doc_count": 2, "sales": { "value": 60.0 } }, { "key_as_string": "2015/03/01 00:00:00", "key": 1425168000000, "doc_count": 2, "sales": { "value": 375.0 } } ] }, "avg_monthly_sales": { "value": 328.33333333333333, "value_as_string": "328.33" } } }