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asahi
@@ -1273,4 +1273,227 @@ GET kibana_sample_data_ecommerce/_search
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> 基于es的分布式结构，`terms aggregations`在多个shards上运行时，document计数可能会有小的误差，`doc_count_error_upper_bound`的代表计数的最大可能误差
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- sum_other_doc_count: 由于当前请求体中设置了`aggs.sales_by_category.terms.size`为5，故而`sum_other_doc_count`代表未包含在返回结果中的文档数量
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-
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- aggregations.buckets： 该字段代表category buckets数组，根据count来排序
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#### date_histogram
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`date_histogram`类型的聚合会将文档聚合为time-based buckets，其类似于terms，但是其并非基于精确匹配的聚合，而是基于日期的集合。
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`date_histogram`聚合示例如下：
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```
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GET kibana_sample_data_ecommerce/_search
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||||
{
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"size": 0,
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||||
"aggs": {
|
||||
"daily_orders": {
|
||||
"date_histogram": {
|
||||
"field": "order_date",
|
||||
"calendar_interval": "day",
|
||||
"format": "yyyy-MM-dd",
|
||||
"min_doc_count": 0
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}
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}
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}
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}
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```
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上述示例中，各参数含义如下：
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- `min_doc_count`：当min_doc_count被设置为0时，会返回没有订单的天数
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请求返回结果如下：
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```
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{
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"took": 2,
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||||
"timed_out": false,
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"_shards": {
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"total": 5,
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||||
"successful": 5,
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||||
"skipped": 0,
|
||||
"failed": 0
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||||
},
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"hits": {
|
||||
"total": {
|
||||
"value": 4675,
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||||
"relation": "eq"
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||||
},
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||||
"max_score": null,
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||||
"hits": []
|
||||
},
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||||
"aggregations": {
|
||||
"daily_orders": {
|
||||
"buckets": [
|
||||
{
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||||
"key_as_string": "2024-11-28",
|
||||
"key": 1732752000000,
|
||||
"doc_count": 146
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-11-29",
|
||||
"key": 1732838400000,
|
||||
"doc_count": 153
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-11-30",
|
||||
"key": 1732924800000,
|
||||
"doc_count": 143
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-01",
|
||||
"key": 1733011200000,
|
||||
"doc_count": 140
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-02",
|
||||
"key": 1733097600000,
|
||||
"doc_count": 139
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-03",
|
||||
"key": 1733184000000,
|
||||
"doc_count": 157
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-04",
|
||||
"key": 1733270400000,
|
||||
"doc_count": 145
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-05",
|
||||
"key": 1733356800000,
|
||||
"doc_count": 152
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-06",
|
||||
"key": 1733443200000,
|
||||
"doc_count": 163
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-07",
|
||||
"key": 1733529600000,
|
||||
"doc_count": 141
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-08",
|
||||
"key": 1733616000000,
|
||||
"doc_count": 151
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-09",
|
||||
"key": 1733702400000,
|
||||
"doc_count": 143
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-10",
|
||||
"key": 1733788800000,
|
||||
"doc_count": 143
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-11",
|
||||
"key": 1733875200000,
|
||||
"doc_count": 142
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-12",
|
||||
"key": 1733961600000,
|
||||
"doc_count": 161
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-13",
|
||||
"key": 1734048000000,
|
||||
"doc_count": 144
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-14",
|
||||
"key": 1734134400000,
|
||||
"doc_count": 157
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-15",
|
||||
"key": 1734220800000,
|
||||
"doc_count": 158
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-16",
|
||||
"key": 1734307200000,
|
||||
"doc_count": 144
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-17",
|
||||
"key": 1734393600000,
|
||||
"doc_count": 151
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-18",
|
||||
"key": 1734480000000,
|
||||
"doc_count": 145
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-19",
|
||||
"key": 1734566400000,
|
||||
"doc_count": 157
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-20",
|
||||
"key": 1734652800000,
|
||||
"doc_count": 158
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-21",
|
||||
"key": 1734739200000,
|
||||
"doc_count": 153
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-22",
|
||||
"key": 1734825600000,
|
||||
"doc_count": 165
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-23",
|
||||
"key": 1734912000000,
|
||||
"doc_count": 153
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-24",
|
||||
"key": 1734998400000,
|
||||
"doc_count": 158
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-25",
|
||||
"key": 1735084800000,
|
||||
"doc_count": 160
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-26",
|
||||
"key": 1735171200000,
|
||||
"doc_count": 159
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-27",
|
||||
"key": 1735257600000,
|
||||
"doc_count": 152
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"key_as_string": "2024-12-28",
|
||||
"key": 1735344000000,
|
||||
"doc_count": 142
|
||||
}
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]
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}
|
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}
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}
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```
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上述示例中，`key_as_string`为`human readable`日期字符串，而`key`则是和`key_as_string`代表相同日期的unix时间戳。
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`doc_count`代表bucket中的文档个数。
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##### Calendar intervals
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`calendar-aware interval`可以通过`calendar_interval`来进行配置，可以通过时间单位名称`month`或单个时间单位`1M`来进行指定。类似的`day`和`1d`也是等同的，`但是，并不支持2d这种多个时间单位的配置`。
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可以接受的时间单位为：
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- `minute, 1m`
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- `hour, 1h`
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- `day, 1d`
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- `week, 1w`
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- `month, 1M`
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- `quarter, 1q`
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- `year, 1y`
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####
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