我正在从大量客户端应用程序接收请求/事件。我想使用elasticsearch找出我的最高流量点。
我尝试过的一件事是使用嵌套的直方图进行过滤器聚合,然后使用嵌套的“术语”聚合通过脚本字段获取一天中不同的时间。以下是我的尝试,它的执行效果非常好(正如我期望的那样,因为我正在为每个文档执行脚本)。
{ "aggs": { "sites_within_range": { "filter" : { "range" : { "occurred" : { "gt" : "now-1M" } } }, "aggs": { "sites_over_time": { "date_histogram": { "field": "occurred", "interval": "week" }, "aggs":{ "site_names": { "terms": { "script": "doc['occurred'].date.getHourOfDay()", "size": 10000 } } } } } } } }
我还考虑过将要查询的日期元素存储为文档的不同部分,例如:
{ "date": "actual datetime", "day": "monday", "hour": 8 "minute": 37 }
这也闻起来像是对我的错误答案。
经过一些调查,看起来我可能对1.1中的新基数/百分比聚合感兴趣?
在该线程中已经解决了同类问题。
为使解决方案适应您的问题,我们需要编写一个脚本以将日期转换为一天中的小时:
Date date = new Date(doc['created_at'].value) ; java.text.SimpleDateFormat format = new java.text.SimpleDateFormat('HH'); format.format(date)
并在查询中使用它:
{ "aggs": { "perWeekDay": { "filter" : { "range" : { "occurred" : { "gt" : "now-1M" } } }, "aggs": { "terms": { "script": "Date date = new Date(doc['created_at'].value) ;java.text.SimpleDateFormat format = new java.text.SimpleDateFormat('HH');format.format(date)" } } } }
您一天中的流量就很大。
注意: 将小时/天/分钟存储在文档中是进行此类汇总的最有效方法。我的答案假设您不想存储该信息。脚本通常效率不高。