Elasticsearch聚合 之 Date Histogram聚合

Elasticsearch的聚合主要分紅兩大類：metric和bucket,2.0中新增了pipeline尚未研究。本篇仍是來介紹Bucket聚合中的經常使用聚合——date histogram.參考：官方文檔

用法

Date histogram的用法與histogram差很少，只不過區間上支持了日期的表達式。

{
"aggs":{
    "articles_over_time":{
        "date_histogram":{
            "field":"date",
            "interval":"month"
            }
        }
    }
}

interval字段支持多種關鍵字：`year`, `quarter`, `month`, `week`, `day`, `hour`, `minute`, `second`

固然也支持對這些關鍵字進行擴展使用，好比一個半小時能夠定義成以下：

{
    "aggs":{
        "articles_over_time":{
            "date_histogram":{
                "field":"date",
                "interval":"1.5h"
                }
            }
        }
}

返回的結果能夠經過設置format進行格式化:

{
    "aggs":{
        "articles_over_time":{
            "date_histogram":{
                "field":"date",
                "interval":"1M",
                "format":"yyyy-MM-dd"
                }
            }
        }
    }

獲得的結果以下：

{
    "aggregations":{
        "articles_over_time":{
            "buckets":[{
                "key_as_string":"2013-02-02",
                "key":1328140800000,
                "doc_count":1
            },{
                "key_as_string":"2013-03-02",
                "key":1330646400000,
                "doc_count":2
            },
            ...
            ]}
        }
}

其中key_as_string是格式化後的日期，key顯示了是日期時間戳，

time_zone時區的用法

在es中日期支持時區的表示方法，這樣就至關於東八區的時間。

{
    "aggs":{
        "by_day":{
            "date_histogram":{
                "field":"date",
                "interval":"day",
                "time_zone":"+08:00"
            }
        }
    }
}

offset 使用偏移值，改變時間區間

默認狀況是從凌晨0點到午夜24:00，若是想改變時間區間，能夠經過下面的方式，設置偏移值：

{"aggs":{
    "by_day":{
        "date_histogram":{
            "field":"date",
            "interval":"day",
            "offset":"+6h"
            }
        }
    }
}

那麼桶的區間就改變爲：

"aggregations":{
    "by_day":{
        "buckets":[{
            "key_as_string":"2015-09-30T06:00:00.000Z",
            "key":1443592800000,
            "doc_count":1
        },{
            "key_as_string":"2015-10-01T06:00:00.000Z",
            "key":1443679200000,
            "doc_count":1
        }]
    }
}

Missing Value缺省字段

當遇到沒有值的字段，就會按照缺省字段missing value來計算：

{
    "aggs":{
        "publish_date":{
            "date_histogram":{
                "field":"publish_date",
                "interval":"year",
                "missing":"2000-01-01"
            }
        }
    }
}

其餘

對於其餘的一些用法，這裏就不過多贅述了，好比腳本、Order、min_doc_count過濾，extended_bounds等都是支持的。