自动间隔日期直方图 auto_date_histogram

Auto-interval Date Histogram Aggregation

类似于“Date Histogram Aggregation”的多桶聚合，不同之处在于，提供了指示所需桶数的目标桶数，并自动选择桶的间隔以最佳实现该目标，而不是提供用作每个桶宽度的间隔。返回的桶数始终小于或等于此目标数。

buckets字段是可选的，如果未指定，则默认为10个桶。

请求10个buckets。

POST /sales/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "sales_over_time" : {
            "auto_date_histogram" : {
                "field" : "date",
                "buckets" : 10
            }
        }
    }
}

Keys

在内部，日期表示为64位数字，表示自纪元以来的时间戳（以毫秒为单位）。这些时间戳作为bucket key返回。key_as_string是使用format参数指定的格式转换为格式化日期字符串的相同时间戳：

POST /sales/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "sales_over_time" : {
            "auto_date_histogram" : {
                "field" : "date",
                "buckets" : 5,
                "format" : "yyyy-MM-dd" 
            }
        }
    }
}

响应

{
    ...
    "aggregations": {
        "sales_over_time": {
            "buckets": [
                {
                    "key_as_string": "2015-01-01",
                    "key": 1420070400000,
                    "doc_count": 3
                },
                {
                    "key_as_string": "2015-02-01",
                    "key": 1422748800000,
                    "doc_count": 2
                },
                {
                    "key_as_string": "2015-03-01",
                    "key": 1425168000000,
                    "doc_count": 2
                }
            ],
            "interval": "1M"
        }
    }
}

Intervals

返回的桶的间隔是根据聚合收集的数据选择的，以便返回的桶数小于或等于请求的数量。

参数	说明
seconds	1、5、10和30的倍数
minutes	1、5、10和30的倍数
days	1和7的倍数
months	1和3的倍数
years	1、5、10、20、50和100的倍数

在最坏的情况下，如果每日存储桶的数量超过请求的存储桶数量，则返回的存储桶数将是请求存储桶数量的1/7。

Time Zone

日期时间以UTC格式存储在Elasticsearch中。默认情况下，所有分格和舍入也在UTC中完成。time_zone参数可用于指示分组应使用不同的时区。

考虑以下示例：

PUT my_index/log/1?refresh
{
  "date": "2015-10-01T00:30:00Z"
}

PUT my_index/log/2?refresh
{
  "date": "2015-10-01T01:30:00Z"
}

PUT my_index/log/3?refresh
{
  "date": "2015-10-01T02:30:00Z"
}

GET my_index/_search?size=0
{
  "aggs": {
    "by_day": {
      "auto_date_histogram": {
        "field":     "date",
        "buckets" : 3
      }
    }
  }
}

如果未指定时区，则使用UTC，从2015年10月1日UTC午夜开始返回三个1小时时段：

{
  ...
  "aggregations": {
    "by_day": {
      "buckets": [
        {
          "key_as_string": "2015-10-01T00:00:00.000Z",
          "key": 1443657600000,
          "doc_count": 1
        },
        {
          "key_as_string": "2015-10-01T01:00:00.000Z",
          "key": 1443661200000,
          "doc_count": 1
        },
        {
          "key_as_string": "2015-10-01T02:00:00.000Z",
          "key": 1443664800000,
          "doc_count": 1
        }
      ],
      "interval": "1h"
    }
  }
}

如果指定了timezone -01:00，则午夜从UTC午夜前一小时开始：

GET my_index/_search?size=0
{
  "aggs": {
    "by_day": {
      "auto_date_histogram": {
        "field":     "date",
        "buckets" : 3,
        "time_zone": "-01:00"
      }
    }
  }
}

现在仍然返回三个1小时的存储桶，但第一个存储桶将于2015年9月30日晚上11点开始，因为这是指定时区中存储桶的本地时间。

{
  ...
  "aggregations": {
    "by_day": {
      "buckets": [
        {
          "key_as_string": "2015-09-30T23:00:00.000-01:00", 
          "key": 1443657600000,
          "doc_count": 1
        },
        {
          "key_as_string": "2015-10-01T00:00:00.000-01:00",
          "key": 1443661200000,
          "doc_count": 1
        },
        {
          "key_as_string": "2015-10-01T01:00:00.000-01:00",
          "key": 1443664800000,
          "doc_count": 1
        }
      ],
      "interval": "1h"
    }
  }
}

info

当使用DST（夏时制）更改后的时区时，接近这些更改发生时刻的存储桶可能与相邻存储桶的大小略有不同。例如，考虑CET时区的夏令时开始：2016年3月27日凌晨2点，当地时间提前1小时至凌晨3点。如果聚合的结果是每日存储桶，则当天的存储桶将只保存23小时的数据，而不是其他存储桶通常的24小时。对于较短的时间间隔（例如12小时）也是如此。在这里，我们将在3月27日上午夏令时转换时只有一个11小时的桶。

Script

与普通的date_histogram一样，支持文档级脚本和值级脚本。但是，此聚合不支持min_doc_count、extended_bounds和order参数。

Missing value

POST /sales/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "sale_date" : {
             "auto_date_histogram" : {
                 "field" : "date",
                 "buckets": 10,
                 "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。

Auto-interval Date Histogram Aggregation​

Keys​

Intervals​

Time Zone​

Script​

Missing value​