加权平均聚合
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一个 single-value 指标聚合，它计算从聚合的文档中提取的数值的加权平均值。这些值可以从文档中的特定数值字段中提取。
在计算普通平均值时，每个数据点都有相同的“权重”……它对最终值贡献相等。另一方面，加权平均值对每个数据点进行不同的加权。每个数据点对最终值的贡献量是从文档中提取的。
作为公式，加权平均值是 ∑(value * weight) / ∑(weight)
普通平均值可以被认为是加权平均值，其中每个值都有一个隐含的权重 1。
表 51. weighted_avg 参数
| 参数名称 | 描述 | 必需 | 默认值 |
|---|---|---|---|
|
提供值的字段或脚本的配置 |
必需 |
|
|
提供权重的字段或脚本的配置 |
必需 |
|
|
数值响应格式化程序 |
可选 |
The value and weight objects have per-field specific configuration
示例编辑
如果我们的文档有一个 "grade" 字段，它保存 0-100 的数值分数，还有一个 "weight" 字段，它保存任意数值权重，我们可以使用以下方法计算加权平均值
response = client.search(
index: 'exams',
body: {
size: 0,
aggregations: {
weighted_grade: {
weighted_avg: {
value: {
field: 'grade'
},
weight: {
field: 'weight'
}
}
}
}
}
)
puts response
POST /exams/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"weighted_grade": {
"weighted_avg": {
"value": {
"field": "grade"
},
"weight": {
"field": "weight"
}
}
}
}
}
这将产生类似于以下内容的响应
{
...
"aggregations": {
"weighted_grade": {
"value": 70.0
}
}
}
虽然允许每个字段有多个值，但只允许一个权重。如果聚合遇到具有多个权重的文档（例如，权重字段是多值字段），它将中止搜索。如果您遇到这种情况，您应该构建一个 运行时字段 将这些值组合成单个权重。
此单个权重将独立地应用于从 value 字段中提取的每个值。
此示例展示了如何将具有多个值的单个文档与单个权重进行平均
response = client.index(
index: 'exams',
refresh: true,
body: {
grade: [
1,
2,
3
],
weight: 2
}
)
puts response
response = client.search(
index: 'exams',
body: {
size: 0,
aggregations: {
weighted_grade: {
weighted_avg: {
value: {
field: 'grade'
},
weight: {
field: 'weight'
}
}
}
}
}
)
puts response
POST /exams/_doc?refresh
{
"grade": [1, 2, 3],
"weight": 2
}
POST /exams/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"weighted_grade": {
"weighted_avg": {
"value": {
"field": "grade"
},
"weight": {
"field": "weight"
}
}
}
}
}
这三个值 (1、2 和 3) 将被包含为独立的值，所有值都具有 2 的权重
{
...
"aggregations": {
"weighted_grade": {
"value": 2.0
}
}
}
聚合返回 2.0 作为结果，这与我们手动计算时所期望的结果一致：((1*2) + (2*2) + (3*2)) / (2+2+2) == 2
运行时字段编辑
如果您必须对与索引值不完全匹配的值进行求和或加权，请在 运行时字段 上运行聚合。
response = client.index(
index: 'exams',
refresh: true,
body: {
grade: 100,
weight: [
2,
3
]
}
)
puts response
response = client.index(
index: 'exams',
refresh: true,
body: {
grade: 80,
weight: 3
}
)
puts response
response = client.search(
index: 'exams',
filter_path: 'aggregations',
body: {
size: 0,
runtime_mappings: {
'weight.combined' => {
type: 'double',
script: "\n double s = 0;\n for (double w : doc['weight']) {\n s += w;\n }\n emit(s);\n "
}
},
aggregations: {
weighted_grade: {
weighted_avg: {
value: {
script: 'doc.grade.value + 1'
},
weight: {
field: 'weight.combined'
}
}
}
}
}
)
puts response
POST /exams/_doc?refresh
{
"grade": 100,
"weight": [2, 3]
}
POST /exams/_doc?refresh
{
"grade": 80,
"weight": 3
}
POST /exams/_search?filter_path=aggregations
{
"size": 0,
"runtime_mappings": {
"weight.combined": {
"type": "double",
"script": """
double s = 0;
for (double w : doc['weight']) {
s += w;
}
emit(s);
"""
}
},
"aggs": {
"weighted_grade": {
"weighted_avg": {
"value": {
"script": "doc.grade.value + 1"
},
"weight": {
"field": "weight.combined"
}
}
}
}
}
这应该看起来像
{
"aggregations": {
"weighted_grade": {
"value": 93.5
}
}
}
缺失值编辑
默认情况下，聚合会排除 value 或 weight 字段的值缺失或为 null 的文档。使用 missing 参数来指定这些文档的默认值。
POST /exams/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"weighted_grade": {
"weighted_avg": {
"value": {
"field": "grade",
"missing": 2
},
"weight": {
"field": "weight",
"missing": 3
}
}
}
}
}