日期直方图 date_histogram

Date Histogram Aggregation

这种多桶聚合类似于 Histogram Aggregation，但只能与日期值一起使用。这两个API的主要区别在于，这里可以使用日期/时间表达式指定间隔。

示例

请求一个月的时段间隔。

POST /sales/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "sales_over_time" : {
            "date_histogram" : {
                "field" : "date",
                "interval" : "month"
            }
        }
    }
}

您还可以使用时间单位分析支持的缩写来指定时间值。请注意，不支持分数时间值，但您可以通过转换到另一个时间单位（例如，可以将1.5h指定为90m）来解决此问题。

POST /sales/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "sales_over_time" : {
            "date_histogram" : {
                "field" : "date",
                "interval" : "90m"
            }
        }
    }
}

支持表达型日期格式模式

POST /sales/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "sales_over_time" : {
            "date_histogram" : {
                "field" : "date",
                "interval" : "1M",
                "format" : "yyyy-MM-dd" 
            }
        }
    }
}

Timezone

GET my_index/_search?size=0
{
  "aggs": {
    "by_day": {
      "date_histogram": {
        "field":     "date",
        "interval":  "day",
        "time_zone": "-01:00"
      }
    }
  }
}

Offset

使用offset参数按指定的正（+）或负偏移（-）持续时间更改每个存储桶的起始值

PUT my_index/_doc/1?refresh
{
  "date": "2015-10-01T05:30:00Z"
}

PUT my_index/_doc/2?refresh
{
  "date": "2015-10-01T06:30:00Z"
}

GET my_index/_search?size=0
{
  "aggs": {
    "by_day": {
      "date_histogram": {
        "field":     "date",
        "interval":  "day",
        "offset":    "+6h"
      }
    }
  }
}

Keyed Response

将keyed标志设置为true会将一个唯一的字符串键与每个bucket相关联，并以哈希而非数组的形式返回范围：

POST /sales/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "sales_over_time" : {
            "date_histogram" : {
                "field" : "date",
                "interval" : "1M",
                "format" : "yyyy-MM-dd",
                "keyed": true
            }
        }
    }
}

返回

{
    ...
    "aggregations": {
        "sales_over_time": {
            "buckets": {
                "2015-01-01": {
                    "key_as_string": "2015-01-01",
                    "key": 1420070400000,
                    "doc_count": 3
                },
                "2015-02-01": {
                    "key_as_string": "2015-02-01",
                    "key": 1422748800000,
                    "doc_count": 2
                },
                "2015-03-01": {
                    "key_as_string": "2015-03-01",
                    "key": 1425168000000,
                    "doc_count": 2
                }
            }
        }
    }
}

Scripts

与普通直方图一样，支持 document-level scripts 和 value-level scripts。您可以使用order设置控制返回的桶的顺序，并根据min_doc_count设置过滤返回的桶（默认情况下，返回第一个与文档匹配的桶和最后一个桶之间的所有桶）。此直方图还支持extended_bounds设置，该设置允许将直方图的边界扩展到数据本身之外。

Missing value

POST /sales/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "sale_date" : {
             "date_histogram" : {
                 "field" : "date",
                 "interval": "year",
                 "missing": "2000/01/01" 
             }
         }
    }
}

publish_date字段中没有值的文档将与值为2000-01-01的文档属于同一个存储桶。

Order

默认情况下，返回的桶按关键字升序排序，但您可以使用顺序设置控制顺序。此设置支持与 Terms Aggregation相同的order功能。

使用脚本按星期几聚合

POST /sales/_search?size=0
{
    "aggs": {
        "dayOfWeek": {
            "terms": {
                "script": {
                    "lang": "painless",
                    "source": "doc['date'].value.dayOfWeekEnum.value"
                }
            }
        }
    }
}

返回

{
  ...
  "aggregations": {
    "dayOfWeek": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "7",
          "doc_count": 4
        },
        {
          "key": "4",
          "doc_count": 3
        }
      ]
    }
  }
}