反向嵌套聚合 reverse_nested

Reverse nested Aggregation

一种特殊的单桶聚合，支持从嵌套文档聚合父文档。实际上，此聚合可以脱离嵌套的块结构，并链接到其他嵌套结构或根文档，这允许嵌套其他聚合，而这些聚合不是嵌套聚合中嵌套对象的一部分。

反向嵌套聚合必须在嵌套聚合中定义。

选项：

• path-它定义了嵌套对象字段应该连接回的位置。默认值为空，这意味着它重新连接到 root / main document level。path不能包含对嵌套对象字段的引用，该字段位于reverse_nested所在的嵌套聚合的嵌套结构之外。

例如，假设我们有一个包含issues和comments的ticket system index。comments作为嵌套文档内联到issues文档中。映射可能如下所示：

PUT /issues
{
    "mappings": {
        "issue" : {
            "properties" : {
                "tags" : { "type" : "keyword" },
                "comments" : { 
                    "type" : "nested",
                    "properties" : {
                        "username" : { "type" : "keyword" },
                        "comment" : { "type" : "text" }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

以下聚合将返回已发表评论的顶级评论者的用户名，每个顶级评论者将返回用户评论的问题的顶级标签：

GET /issues/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "comments": {
      "nested": {
        "path": "comments"
      },
      "aggs": {
        "top_usernames": {
          "terms": {
            "field": "comments.username"
          },
          "aggs": {
            "comment_to_issue": {
              "reverse_nested": {}, 
              "aggs": {
                "top_tags_per_comment": {
                  "terms": {
                    "field": "tags"
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

如上所述，反向嵌套聚合被放入嵌套聚合中，因为这是dsl中唯一可以使用反向嵌套聚合的地方。它的唯一目的是连接回嵌套结构中更高级别的父文档。

reverse_nested 聚合，因为尚未定义path，所以它会连接root / main document level。如果mapping中定义了多个分层嵌套对象类型，则反向嵌套聚合可以通过path选项连接回不同的级别

返回

{
  "aggregations": {
    "comments": {
      "doc_count": 1,
      "top_usernames": {
        "doc_count_error_upper_bound" : 0,
        "sum_other_doc_count" : 0,
        "buckets": [
          {
            "key": "username_1",
            "doc_count": 1,
            "comment_to_issue": {
              "doc_count": 1,
              "top_tags_per_comment": {
                "doc_count_error_upper_bound" : 0,
                "sum_other_doc_count" : 0,
                "buckets": [
                  {
                    "key": "tag_1",
                    "doc_count": 1
                  }
                  ...
                ]
              }
            }
          }
          ...
        ]
      }
    }
  }
}