弹性搜索中的聚合与排序

弹性搜索中的聚合与排序,
Warning: implode(): Invalid arguments passed in /data/phpspider/zhask/webroot/tpl/detail.html on line 45
,,我想在弹性搜索中对查询的聚合结果进行排序等价SQL查询：-按col1从表组中选择col1、col2、sum（col3），按sum（col3）desc顺序选择col2 我尝试了下面的查询，它返回结果，但不是我期望的排序顺序 { "from": 0, "size": 0, "_source": { "includes": [ "col1", "c

我想在弹性搜索中对查询的聚合结果进行排序

等价SQL查询：-按col1从表组中选择col1、col2、sum（col3），按sum（col3）desc顺序选择col2

我尝试了下面的查询，它返回结果，但不是我期望的排序顺序

{
  "from": 0,
  "size": 0,
  "_source": {
    "includes": [
      "col1",
      "col2",
      "SUM"
    ],
    "excludes": []
  },
  "stored_fields": [
    "col1",
    "col2"
  ],
  "aggregations": {
    "col1": {
      "terms": {
        "field": "col1",
        "size": 200,
        "min_doc_count": 1,
        "shard_min_doc_count": 0,
        "show_term_doc_count_error": false
      },
      "aggregations": {
        "col2": {
          "terms": {
            "field": "col2",
            "size": 10,
            "min_doc_count": 1,
            "shard_min_doc_count": 0,
            "show_term_doc_count_error": false
          },
          "aggregations": {
            "SUM_0": {
              "sum": {
                "field": "col3"
              }
            },
          "col3_bucket_sort": {
          "bucket_sort": {
            "sort": [
              { "SUM_0": { "order": "desc" } } 
            ],
            "size": 3                                
          }
        }

          }
        }
      }
    }
  }
}

抽样索引数据

{
            "_index": "my_index",
            "_type": "products",
            "_id": "OJfBSXUB0GzAt2o_zVdS",
            "_score": 1.0,
            "_source": {
                "product_name": "car",
                "product_type": "retail",
                "qty": 5
            }
        }
        {
            "_index": "my_index",
            "_type": "report",
            "_id": "OpfBSXUB0GzAt2o_zVfG1",
            "_score": 1.0,
            "_source": {
                "product_name": "bike",
                "product_type": "retail",
                "qty": 5
            }
        },

       {
            "_index": "my_index",
            "_type": "report",
            "_id": "OpfBSXUB0GzAt2o_zVfG",
            "_score": 1.0,
            "_source": {
                "product_name": "car",
                "product_type": "retail",
                "qty": 3
            }
        },
        {
            "_index": "my_index",
            "_type": "report",
            "_id": "OpfBSXUB0GzAt2o_zVfG2",
            "_score": 1.0,
            "_source": {
                "product_name": "bike",
                "product_type": "retail",
                "qty": 1
            }
        }

预期输出：-希望根据字段product_name和product_type聚合（分组）我的文档，并按总和（数量）排序

等价SQl查询：-按产品名称从产品表组中选择产品名称、产品类型、合计（数量）、按合计（数量）说明选择产品类型订单

但我得到了低于输出的结果，即成功地对文档进行了聚合，但排序不适用于总和（数量）

指摘自

与所有管道聚合一样，bucket_排序聚合是在所有其他非管道聚合之后执行。这意味着排序仅适用于已从父聚合。例如，如果父聚合是术语如果将其大小设置为10，则bucket_排序将仅对这些 10个返回的术语桶

以上是您的查询未给出正确结果的原因。

指的是

以上是您的查询未给出正确结果的原因。

因为您是按col1、col2对数据进行分组（即使用两项聚合），因此，当您尝试使用bucket sort aggregation根据总和聚合对结果进行排序时，结果并不合适

您需要使用的是同级管道聚合，它使用同级聚合中指定度量的最大值标识存储桶，并输出存储桶的值和键

然后，您应该对聚合结果执行

添加带有索引数据（与问题中使用的数据相同）、搜索查询和搜索结果的工作示例

搜索查询：

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "agg1": {
      "terms": {
        "field": "product_name.keyword"
      },
      "aggs": {
        "agg2": {
          "terms": {
            "field": "product_type.keyword"
          },
          "aggregations": {
            "SUM_0": {
              "sum": {
                "field": "qty"
              }
            }
          }
        },
        "sum_max_bucket": {
          "max_bucket": {
            "buckets_path": "agg2>SUM_0"        <-- note this
          }
        },
        "sum_bucket_sort": {
          "bucket_sort": {
            "sort": {
              "sum_max_bucket": {
                "order": "desc"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

"aggregations": {
    "agg1": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "car",
          "doc_count": 2,
          "agg2": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
              {
                "key": "retail",
                "doc_count": 2,
                "SUM_0": {
                  "value": 8.0          <-- note this
                }
              }
            ]
          },
          "sum_max_bucket": {
            "value": 8.0,
            "keys": [
              "retail"
            ]
          }
        },
        {
          "key": "bike",
          "doc_count": 2,
          "agg2": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
              {
                "key": "retail",
                "doc_count": 2,
                "SUM_0": {
                  "value": 6.0       <-- note this
                }
              }
            ]
          },
          "sum_max_bucket": {
            "value": 6.0,
            "keys": [
              "retail"
            ]
          }
        }
      ]
    }

{
“大小”：0，
“aggs”：{
“agg1”：{
“条款”：{
“字段”：“产品名称.关键字”
},
“aggs”：{
“agg2”：{
“条款”：{
“字段”：“产品类型.关键字”
},
“聚合”：{
“总和0”：{
“总和”：{
“字段”：“数量”
}
}
}
},
“总和最大桶”：{
“最大桶”：{
“bucket_path”：“agg2>SUM_0”因为您是通过col1、col2对数据进行分组（即使用两项聚合），因此当您尝试使用bucket sort aggregation根据SUM aggregation对结果进行排序时，结果并不合适
您需要使用的是同级管道聚合，它使用同级聚合中指定度量的最大值标识存储桶，并输出存储桶的值和键
然后，您应该对聚合结果执行
添加带有索引数据（与问题中使用的数据相同）、搜索查询和搜索结果的工作示例
搜索查询：
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "agg1": {
      "terms": {
        "field": "product_name.keyword"
      },
      "aggs": {
        "agg2": {
          "terms": {
            "field": "product_type.keyword"
          },
          "aggregations": {
            "SUM_0": {
              "sum": {
                "field": "qty"
              }
            }
          }
        },
        "sum_max_bucket": {
          "max_bucket": {
            "buckets_path": "agg2>SUM_0"        <-- note this
          }
        },
        "sum_bucket_sort": {
          "bucket_sort": {
            "sort": {
              "sum_max_bucket": {
                "order": "desc"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

"aggregations": {
    "agg1": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "car",
          "doc_count": 2,
          "agg2": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
              {
                "key": "retail",
                "doc_count": 2,
                "SUM_0": {
                  "value": 8.0          <-- note this
                }
              }
            ]
          },
          "sum_max_bucket": {
            "value": 8.0,
            "keys": [
              "retail"
            ]
          }
        },
        {
          "key": "bike",
          "doc_count": 2,
          "agg2": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
              {
                "key": "retail",
                "doc_count": 2,
                "SUM_0": {
                  "value": 6.0       <-- note this
                }
              }
            ]
          },
          "sum_max_bucket": {
            "value": 6.0,
            "keys": [
              "retail"
            ]
          }
        }
      ]
    }

{
“大小”：0，
“aggs”：{
“agg1”：{
“条款”：{
“字段”：“产品名称.关键字”
},
“aggs”：{
“agg2”：{
“条款”：{
“字段”：“产品类型.关键字”
},
“聚合”：{
“总和0”：{
“总和”：{
“字段”：“数量”
}
}
}
},
“总和最大桶”：{
“最大桶”：{
“bucket\u path”：“agg2>SUM\u 0”你能提供一些样本索引数据和你期望的搜索结果吗？@Bhavya我已经添加了所需的信息。这是一段很长的时间。如果我的答案帮助你解决了问题，你能提供一些样本索引数据和你期望的搜索结果，如果你能投票并接受我的答案，那就太好了。你能提供一些样本索引数据和你期望的搜索结果吗？@Bhavya我已经添加了所需的信息这是一段很长的时间。如果你能投票并接受我的答案，那就太好了。如果我的答案帮助你解决了你的问题，我也在探索如何实现你想要的……我将更新答案。我也在探索如何实现你想要的……我将更新答案。@Codinggeek这是一段很长的时间了。我希望你做得很好：）如果我的答案帮助你解决了问题，那你就可以投票接受我的答案了@Codinggeek谢谢你接受答案，你也可以投票接受我的答案吗@Codinggeek已经很久了。我希望你做得很好：）如果我的答案帮助你解决了问题，你就可以投票接受我的答案，那就太好了e@Codinggeek谢谢你接受这个答案，请你也投票给我好吗