扩展统计聚合 extended_stats

Extended Stats Aggregation

多值度量聚合，用于计算从聚合文档中提取的数值的统计信息。这些值可以从文档中的特定数字字段中提取，也可以由提供的脚本生成。

extended_stats聚合是stats聚合的扩展版本，其中添加了其他度量，如sum_of_squares、variance、std_deviation和std_deviation_bounds。

假设数据由代表学生考试成绩（0至100）的文件组成

GET /exams/_search
{
    "size": 0,
    "aggs" : {
        "grades_stats" : { "extended_stats" : { "field" : "grade" } }
    }
}

上述汇总计算所有文档的成绩统计。聚合类型为extended_stats，字段设置定义了要计算统计信息的文档的数字字段。上面将返回以下内容：

{
    ...

    "aggregations": {
        "grades_stats": {
           "count": 2,
           "min": 50.0,
           "max": 100.0,
           "avg": 75.0,
           "sum": 150.0,
           "sum_of_squares": 12500.0,
           "variance": 625.0,
           "std_deviation": 25.0,
           "std_deviation_bounds": {
            "upper": 125.0,
            "lower": 25.0
           }
        }
    }
}

聚合的名称（上面的grades_stats）也用作键，通过该键可以从返回的响应中检索聚合结果。

标准偏差界限

默认情况下，extended_stats度量将返回一个名为std_deviation_bounds的对象，该对象提供与平均值正负两个标准偏差的间隔。这是可视化数据差异的有用方法。如果您需要不同的边界，例如三个标准偏差，可以在请求中设置sigma：

GET /exams/_search
{
    "size": 0,
    "aggs" : {
        "grades_stats" : {
            "extended_stats" : {
                "field" : "grade",
                "sigma" : 3 
            }
        }
    }
}

sigma控制应显示多少与平均值+/-的标准偏差

sigma可以是任何非负双精度，这意味着您可以请求非整数值，例如1.5。值0是有效的，但只会返回上限和下限的平均值。

信息

标准偏差和界限要求正态性
默认情况下显示标准偏差及其边界，但它们并不总是适用于所有数据集。您的数据必须是正常分布的，才能使度量有意义。标准偏差背后的统计数据假设数据为正态分布，因此如果数据严重向左或向右倾斜，则返回的值将具有误导性

Script

根据脚本计算成绩统计：

GET /exams/_search
{
    "size": 0,
    "aggs" : {
        "grades_stats" : {
            "extended_stats" : {
                "script" : {
                    "source" : "doc['grade'].value",
                    "lang" : "painless"
                 }
             }
         }
    }
}

这将把脚本参数解释为具有painless脚本且没有脚本参数的inline script。要使用存储的脚本，请使用以下语法：

GET /exams/_search
{
    "size": 0,
    "aggs" : {
        "grades_stats" : {
            "extended_stats" : {
                "script" : {
                    "id": "my_script",
                    "params": {
                        "field": "grade"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

Value Script

结果发现，这场考试远远超出了学生的水平，需要进行成绩修正。我们可以使用value脚本获取新的统计数据：

GET /exams/_search
{
    "size": 0,
    "aggs" : {
        "grades_stats" : {
            "extended_stats" : {
                "field" : "grade",
                "script" : {
                    "lang" : "painless",
                    "source": "_value * params.correction",
                    "params" : {
                        "correction" : 1.2
                    }
                }
            }
        }
    }
}

Missing Value

缺少的参数定义了应如何处理缺少值的文档。默认情况下，它们将被忽略，但也可以将它们视为具有值。

GET /exams/_search
{
    "size": 0,
    "aggs" : {
        "grades_stats" : {
            "extended_stats" : {
                "field" : "grade",
                "missing": 0 
            }
        }
    }
}

grade字段中没有值的文档将与值为0的文档属于同一个存储桶。