wordpress网站推广主题,怎么制作网站域名,做方案收集图片的网站,WordPress去掉新闻文章目录 官方文档Bucket Script 官文1. 什么是 ElasticSearch 中的 Bucket Script#xff1f;2. 适用场景3. Bucket Script 的基本结构4. 关键参数详解5. 示例官方示例#xff1a;计算每月 T 恤销售额占总销售额的比率百分比示例计算#xff1a;点击率 (CTR) 6. 注意事项与… 文章目录 官方文档Bucket Script 官文1. 什么是 ElasticSearch 中的 Bucket Script2. 适用场景3. Bucket Script 的基本结构4. 关键参数详解5. 示例官方示例计算每月 T 恤销售额占总销售额的比率百分比示例计算点击率 (CTR) 6. 注意事项与限制7. 最佳实践 官方文档
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations.html Bucket Script 官文
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-pipeline-bucket-script-aggregation.html 介绍 Bucket Script 的概念和作用展示基本使用场景帮助理解其核心原理通过实例展示如何实现 Bucket Script总结关键要点与最佳实践 1. 什么是 ElasticSearch 中的 Bucket Script
Bucket Script 是 ElasticSearch 中一种强大的管道聚合pipeline aggregation允许你基于已有的聚合结果执行数学计算。 它用于对多个 桶buckets 内的数据进行后处理适合在聚合结果上进行进一步计算比如计算比率、加权平均等。 2. 适用场景
计算字段的 百分比如收入增长率生成两个字段之间的 比值如点击率 CTR在聚合结果中求得更复杂的 数学表达式处理基于时间序列的数据分析例如 同比、环比 增长计算 3. Bucket Script 的基本结构
Bucket Script 聚合的基本结构如下
{aggs: {sales_per_month: {date_histogram: {field: order_date,calendar_interval: month},aggs: {total_sales: {sum: {field: sales}},total_units: {sum: {field: units_sold}},sales_per_unit: {bucket_script: {buckets_path: {sales: total_sales,units: total_units},script: params.sales / params.units}}}}}
}sales_per_month使用 date_histogram 按月份进行分桶。total_sales 和 total_units分别计算总销售额和总售出单位数。sales_per_unit使用 bucket_script 在每个桶内计算销售额与售出单位的比值。 4. 关键参数详解
buckets_path指定需要参与计算的聚合结果路径路径指向的聚合必须出现在当前或上层的桶中。script定义计算逻辑使用 Painless 脚本语言 编写。 5. 示例
官方示例计算每月 T 恤销售额占总销售额的比率百分比
PUT /sales
{mappings: {properties: {type: {type: keyword},price: {type: float},date: {type: date}}}
}POST /sales/_bulk
{ index: { _index: sales } }
{ type: t-shirt, price: 19.99, date: 2024-01-05 }
{ index: { _index: sales } }
{ type: t-shirt, price: 25.50, date: 2024-01-15 }
{ index: { _index: sales } }
{ type: jeans, price: 49.99, date: 2024-01-20 }
{ index: { _index: sales } }
{ type: t-shirt, price: 15.99, date: 2024-02-01 }
{ index: { _index: sales } }
{ type: shoes, price: 75.00, date: 2024-02-10 }
{ index: { _index: sales } }
{ type: t-shirt, price: 29.99, date: 2024-02-15 }POST sales/_searchPOST /sales/_search
{size: 0,aggs: {sales_per_month: {date_histogram: {field: date,calendar_interval: month},aggs: {total_sales: {sum: {field: price}},t-shirts: {filter: {term: {type: t-shirt}},aggs: {sales: {sum: {field: price}}}},t-shirt-percentage: {bucket_script: {buckets_path: {tShirtSales: t-shirtssales,totalSales: total_sales},script: params.tShirtSales / params.totalSales * 100}}}}}
}此查询的目的是
统计每个月的总销售额。计算“T-shirt”类型商品的销售额。计算“T-shirt”销售额占总销售额的百分比。 “size”: 0 表示这次查询不返回任何文档仅返回聚合结果。 聚合sales_per_month 使用 date_histogram 来按月对销售数据进行分桶date_histogram: {field: date,calendar_interval: month
}字段 date 决定销售的日期。calendar_interval 设置为 month意味着每个月作为一个桶。 聚合total_sales 计算每个月的总销售额total_sales: {sum: {field: price}
}字段 price 表示商品价格通过 sum 聚合计算总和。 过滤聚合t-shirts 使用 filter 过滤出类型为 t-shirt 的销售filter: {term: {type: t-shirt}
}嵌套的sum聚合 计算T-shirt类型商品的销售额sales: {sum: {field: price}
}桶脚本聚合t-shirt-percentage 计算T-shirt销售额占总销售额的百分比bucket_script: {buckets_path: {tShirtSales: t-shirtssales,totalSales: total_sales},script: params.tShirtSales / params.totalSales * 100
}buckets_path 用于从其他聚合中引用路径 tShirtSales 引用的是 t-shirtssales 聚合。totalSales 引用的是 total_sales 聚合。 script 执行的逻辑是T-shirt销售额 / 总销售额 * 100计算百分比。 查询结果格式
{took : 6,timed_out : false,_shards : {total : 1,successful : 1,skipped : 0,failed : 0},hits : {total : {value : 6,relation : eq},max_score : null,hits : [ ]},aggregations : {sales_per_month : {buckets : [{key_as_string : 2024-01-01T00:00:00.000Z,key : 1704067200000,doc_count : 3,total_sales : {value : 95.48000144958496},t-shirts : {doc_count : 2,sales : {value : 45.489999771118164}},t-shirt-percentage : {value : 47.64348458366713}},{key_as_string : 2024-02-01T00:00:00.000Z,key : 1706745600000,doc_count : 3,total_sales : {value : 120.97999954223633},t-shirts : {doc_count : 2,sales : {value : 45.97999954223633}},t-shirt-percentage : {value : 38.00628179551602}}]}}
}这个结果表示
2024年1月的总销售额为 ** 95.48**。其中 45.48 元来自于 T-shirt。T-shirt 的销售占比为 ** 47.6%**。 示例计算点击率 (CTR)
假设有个广告展示量和点击量的聚合想计算每个广告的点击率
{aggs: {ads: {terms: {field: ad_id},aggs: {impressions: {sum: {field: impression_count}},clicks: {sum: {field: click_count}},ctr: {bucket_script: {buckets_path: {clicks: clicks,impressions: impressions},script: params.clicks / params.impressions}}}}}
}逻辑
使用 terms 聚合按广告 ID 分组分别计算广告的展示量 (impressions) 和点击量 (clicks)使用 bucket_script 聚合计算 点击率CTR 点击量 / 展示量 6. 注意事项与限制
性能影响由于 Bucket Script 在已有聚合结果上执行计算处理大量桶时可能会导致性能下降。路径依赖buckets_path 必须引用当前层级内或父层级的聚合结果不能跨层级引用。脚本限制ElasticSearch 默认使用 Painless 脚本 确保脚本逻辑高效否则可能导致查询超时。溢出处理注意在脚本中处理除零异常或数据溢出。 7. 最佳实践
数据过滤提前过滤无关数据减少参与计算的桶数。逐步聚合将复杂计算分解为多个简单的管道聚合以提高可读性和维护性。性能调优如果计算复杂可以限制返回结果的桶数例如通过 size 限制 top-N 结果。
