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Elastic 文档 ›Elasticsearch 指南 [8.17] ›映射 ›字段数据类型

聚合指标字段类型

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聚合指标字段类型

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存储用于指标聚合的预聚合数值。一个 aggregate_metric_double 字段是一个对象，包含一个或多个以下指标子字段：min、max、sum 和 value_count。

当您在 aggregate_metric_double 字段上运行某些指标聚合时，聚合将使用相关子字段的值。例如，对 aggregate_metric_double 字段执行 min 聚合会返回所有 min 子字段的最小值。

一个 aggregate_metric_double 字段为每个指标子字段存储一个数值 doc value。不支持数组值。min、max 和 sum 值是 double 数字。value_count 是一个正 long 数字。

resp = client.indices.create(
    index="my-index",
    mappings={
        "properties": {
            "my-agg-metric-field": {
                "type": "aggregate_metric_double",
                "metrics": [
                    "min",
                    "max",
                    "sum",
                    "value_count"
                ],
                "default_metric": "max"
            }
        }
    },
)
print(resp)
response = client.indices.create(
  index: 'my-index',
  body: {
    mappings: {
      properties: {
        "my-agg-metric-field": {
          type: 'aggregate_metric_double',
          metrics: [
            'min',
            'max',
            'sum',
            'value_count'
          ],
          default_metric: 'max'
        }
      }
    }
  }
)
puts response
const response = await client.indices.create({
  index: "my-index",
  mappings: {
    properties: {
      "my-agg-metric-field": {
        type: "aggregate_metric_double",
        metrics: ["min", "max", "sum", "value_count"],
        default_metric: "max",
      },
    },
  },
});
console.log(response);
PUT my-index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "my-agg-metric-field": {
        "type": "aggregate_metric_double",
        "metrics": [ "min", "max", "sum", "value_count" ],
        "default_metric": "max"
      }
    }
  }
}

aggregate_metric_double 字段的参数

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metrics
（必需，字符串数组）要存储的指标子字段数组。每个值对应一个指标聚合。有效值包括 min、max、sum 和 value_count。您必须至少指定一个值。
default_metric
（必需，字符串）用于不使用子字段的查询、脚本和聚合的默认指标子字段。必须是 metrics 数组中的一个值。
time_series_metric

（可选，字符串）将字段标记为时间序列指标。该值是指标类型。您无法更新现有字段的此参数。

aggregate_metric_double 字段的有效 time_series_metric 值
gauge
表示可任意增加或减少的单个数值的指标。例如，温度或可用磁盘空间。
null (默认)
不是时间序列指标。

用途

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我们设计 aggregate_metric_double 字段用于以下聚合

  • min 聚合返回所有 min 子字段的最小值。
  • max 聚合返回所有 max 子字段的最大值。
  • sum 聚合返回所有 sum 子字段的值的总和。
  • value_count 聚合返回所有 value_count 子字段的值的总和。
  • avg 聚合。没有 avg 子字段；avg 聚合的结果是使用 sum 和 value_count 指标计算的。要运行 avg 聚合，该字段必须同时包含 sum 和 value_count 指标子字段。

在 aggregate_metric_double 字段上运行任何其他聚合将失败并显示“不支持的聚合”错误。

最后，aggregate_metric_double 字段支持以下查询，对于这些查询，它通过将其行为委托给其 default_metric 子字段来表现得像 double。

示例

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以下创建索引 API 请求创建一个名为 agg_metric 的 aggregate_metric_double 字段的索引。该请求将 max 设置为该字段的 default_metric。

resp = client.indices.create(
    index="stats-index",
    mappings={
        "properties": {
            "agg_metric": {
                "type": "aggregate_metric_double",
                "metrics": [
                    "min",
                    "max",
                    "sum",
                    "value_count"
                ],
                "default_metric": "max"
            }
        }
    },
)
print(resp)
response = client.indices.create(
  index: 'stats-index',
  body: {
    mappings: {
      properties: {
        agg_metric: {
          type: 'aggregate_metric_double',
          metrics: [
            'min',
            'max',
            'sum',
            'value_count'
          ],
          default_metric: 'max'
        }
      }
    }
  }
)
puts response
const response = await client.indices.create({
  index: "stats-index",
  mappings: {
    properties: {
      agg_metric: {
        type: "aggregate_metric_double",
        metrics: ["min", "max", "sum", "value_count"],
        default_metric: "max",
      },
    },
  },
});
console.log(response);
PUT stats-index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "agg_metric": {
        "type": "aggregate_metric_double",
        "metrics": [ "min", "max", "sum", "value_count" ],
        "default_metric": "max"
      }
    }
  }
}

以下 索引 API 请求在 agg_metric 字段中添加带有预聚合数据的文档。

resp = client.index(
    index="stats-index",
    id="1",
    document={
        "agg_metric": {
            "min": -302.5,
            "max": 702.3,
            "sum": 200,
            "value_count": 25
        }
    },
)
print(resp)

resp1 = client.index(
    index="stats-index",
    id="2",
    document={
        "agg_metric": {
            "min": -93,
            "max": 1702.3,
            "sum": 300,
            "value_count": 25
        }
    },
)
print(resp1)
response = client.index(
  index: 'stats-index',
  id: 1,
  body: {
    agg_metric: {
      min: -302.5,
      max: 702.3,
      sum: 200,
      value_count: 25
    }
  }
)
puts response

response = client.index(
  index: 'stats-index',
  id: 2,
  body: {
    agg_metric: {
      min: -93,
      max: 1702.3,
      sum: 300,
      value_count: 25
    }
  }
)
puts response
const response = await client.index({
  index: "stats-index",
  id: 1,
  document: {
    agg_metric: {
      min: -302.5,
      max: 702.3,
      sum: 200,
      value_count: 25,
    },
  },
});
console.log(response);

const response1 = await client.index({
  index: "stats-index",
  id: 2,
  document: {
    agg_metric: {
      min: -93,
      max: 1702.3,
      sum: 300,
      value_count: 25,
    },
  },
});
console.log(response1);
PUT stats-index/_doc/1
{
  "agg_metric": {
    "min": -302.50,
    "max": 702.30,
    "sum": 200.0,
    "value_count": 25
  }
}

PUT stats-index/_doc/2
{
  "agg_metric": {
    "min": -93.00,
    "max": 1702.30,
    "sum": 300.00,
    "value_count": 25
  }
}

您可以在 agg_metric 字段上运行 min、max、sum、value_count 和 avg 聚合。

resp = client.search(
    index="stats-index",
    size="0",
    aggs={
        "metric_min": {
            "min": {
                "field": "agg_metric"
            }
        },
        "metric_max": {
            "max": {
                "field": "agg_metric"
            }
        },
        "metric_value_count": {
            "value_count": {
                "field": "agg_metric"
            }
        },
        "metric_sum": {
            "sum": {
                "field": "agg_metric"
            }
        },
        "metric_avg": {
            "avg": {
                "field": "agg_metric"
            }
        }
    },
)
print(resp)
response = client.search(
  index: 'stats-index',
  size: 0,
  body: {
    aggregations: {
      metric_min: {
        min: {
          field: 'agg_metric'
        }
      },
      metric_max: {
        max: {
          field: 'agg_metric'
        }
      },
      metric_value_count: {
        value_count: {
          field: 'agg_metric'
        }
      },
      metric_sum: {
        sum: {
          field: 'agg_metric'
        }
      },
      metric_avg: {
        avg: {
          field: 'agg_metric'
        }
      }
    }
  }
)
puts response
const response = await client.search({
  index: "stats-index",
  size: 0,
  aggs: {
    metric_min: {
      min: {
        field: "agg_metric",
      },
    },
    metric_max: {
      max: {
        field: "agg_metric",
      },
    },
    metric_value_count: {
      value_count: {
        field: "agg_metric",
      },
    },
    metric_sum: {
      sum: {
        field: "agg_metric",
      },
    },
    metric_avg: {
      avg: {
        field: "agg_metric",
      },
    },
  },
});
console.log(response);
POST stats-index/_search?size=0
{
  "aggs": {
    "metric_min": { "min": { "field": "agg_metric" } },
    "metric_max": { "max": { "field": "agg_metric" } },
    "metric_value_count": { "value_count": { "field": "agg_metric" } },
    "metric_sum": { "sum": { "field": "agg_metric" } },
    "metric_avg": { "avg": { "field": "agg_metric" } }
  }
}

聚合结果基于相关的指标子字段值。

{
...
  "aggregations": {
    "metric_min": {
      "value": -302.5
    },
    "metric_max": {
      "value": 1702.3
    },
    "metric_value_count": {
      "value": 50
    },
    "metric_sum": {
      "value": 500.0
    },
    "metric_avg": {
      "value": 10.0
    }
  }
}

对 aggregate_metric_double 字段的查询使用 default_metric 值。

resp = client.search(
    index="stats-index",
    query={
        "term": {
            "agg_metric": {
                "value": 702.3
            }
        }
    },
)
print(resp)
response = client.search(
  index: 'stats-index',
  body: {
    query: {
      term: {
        agg_metric: {
          value: 702.3
        }
      }
    }
  }
)
puts response
const response = await client.search({
  index: "stats-index",
  query: {
    term: {
      agg_metric: {
        value: 702.3,
      },
    },
  },
});
console.log(response);
GET stats-index/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "agg_metric": {
        "value": 702.30
      }
    }
  }
}

搜索返回以下命中。 default_metric 字段的值 max 与查询值匹配。

{
  ...
    "hits": {
    "total": {
      "value": 1,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 1.0,
    "hits": [
      {
        "_index": "stats-index",
        "_id": "1",
        "_score": 1.0,
        "_source": {
          "agg_metric": {
            "min": -302.5,
            "max": 702.3,
            "sum": 200.0,
            "value_count": 25
          }
        }
      }
    ]
  }
}

合成 _source

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合成 _source 仅对 TSDB 索引（index.mode 设置为 time_series 的索引）正式可用。对于其他索引，合成 _source 处于技术预览状态。技术预览中的功能可能会在未来的版本中更改或删除。Elastic 会努力修复任何问题，但技术预览中的功能不受官方 GA 功能的支持 SLA 的约束。

例如

resp = client.indices.create(
    index="idx",
    settings={
        "index": {
            "mapping": {
                "source": {
                    "mode": "synthetic"
                }
            }
        }
    },
    mappings={
        "properties": {
            "agg_metric": {
                "type": "aggregate_metric_double",
                "metrics": [
                    "min",
                    "max",
                    "sum",
                    "value_count"
                ],
                "default_metric": "max"
            }
        }
    },
)
print(resp)

resp1 = client.index(
    index="idx",
    id="1",
    document={
        "agg_metric": {
            "min": -302.5,
            "max": 702.3,
            "sum": 200,
            "value_count": 25
        }
    },
)
print(resp1)
const response = await client.indices.create({
  index: "idx",
  settings: {
    index: {
      mapping: {
        source: {
          mode: "synthetic",
        },
      },
    },
  },
  mappings: {
    properties: {
      agg_metric: {
        type: "aggregate_metric_double",
        metrics: ["min", "max", "sum", "value_count"],
        default_metric: "max",
      },
    },
  },
});
console.log(response);

const response1 = await client.index({
  index: "idx",
  id: 1,
  document: {
    agg_metric: {
      min: -302.5,
      max: 702.3,
      sum: 200,
      value_count: 25,
    },
  },
});
console.log(response1);
PUT idx
{
  "settings": {
    "index": {
      "mapping": {
        "source": {
          "mode": "synthetic"
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "agg_metric": {
        "type": "aggregate_metric_double",
        "metrics": [ "min", "max", "sum", "value_count" ],
        "default_metric": "max"
      }
    }
  }
}

PUT idx/_doc/1
{
  "agg_metric": {
    "min": -302.50,
    "max": 702.30,
    "sum": 200.0,
    "value_count": 25
  }
}

将变为

{
  "agg_metric": {
    "min": -302.50,
    "max": 702.30,
    "sum": 200.0,
    "value_count": 25
  }
}
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