扩展信息桶聚合(Extended Stats Bucket Aggregation)

警告：此功能是实验性的，可能会在未来的版本中完全更改或删除。Elastic将采取最大的努力来解决任何的问题，但是实验功能不受SLA官方功能的支持。

同级管道聚合，它计算同级集合中指定度量的所有桶的各种统计信息。指定的度量必须是数字，同级聚合必须是多桶聚合。

与stats_bucket聚合相比，此聚合提供了更多的统计信息（平方和，标准偏差等）。

Syntax（语法）

extendes_stats_bucket聚合看起来像这样：

{
    "extended_stats_bucket": {
        "buckets_path": "the_sum"
    }
}

extended_stats_bucket参数

参数名称	描述	是否必要	默认值
buckets_path	我们希望计算统计数据的桶的路径（相关详细信息，请参阅"buckets_path Syntax"一节）	必须
gap_policy	在数据中找到差异时应用的策略（相关详情，请参阅"Dealing with gaps in the data"一节）	可选	skip
format	应用于此聚合的输出值的格式	可选	null
sigma	要显示的平均值之上/之下的标准偏差数	可选	2

以下代码计算每月sales桶的扩展统计信息：

POST /sales/_search
{
    "size": 0,
    "aggs" : {
        "sales_per_month" : {
            "date_histogram" : {
                "field" : "date",
                "interval" : "month"
            },
            "aggs": {
                "sales": {
                    "sum": {
                        "field": "price"
                    }
                }
            }
        },
        "stats_monthly_sales": {
            "extended_stats_bucket": {
                "buckets_path": "sales_per_month>sales"   #1
            }
        }
    }
}

bucket_paths指示这个为extendes_stats_bucket聚合，我们希望在sales_per_month日期直方图中计算sales聚合的统计信息。

以下是响应信息：

{
   "took": 11,
   "timed_out": false,
   "_shards": ...,
   "hits": ...,
   "aggregations": {
      "sales_per_month": {
         "buckets": [
            {
               "key_as_string": "2015/01/01 00:00:00",
               "key": 1420070400000,
               "doc_count": 3,
               "sales": {
                  "value": 550.0
               }
            },
            {
               "key_as_string": "2015/02/01 00:00:00",
               "key": 1422748800000,
               "doc_count": 2,
               "sales": {
                  "value": 60.0
               }
            },
            {
               "key_as_string": "2015/03/01 00:00:00",
               "key": 1425168000000,
               "doc_count": 2,
               "sales": {
                  "value": 375.0
               }
            }
         ]
      },
      "stats_monthly_sales": {
         "count": 3,
         "min": 60.0,
         "max": 550.0,
         "avg": 328.3333333333333,
         "sum": 985.0,
         "sum_of_squares": 446725.0,
         "variance": 41105.55555555556,
         "std_deviation": 202.74505063146563,
         "std_deviation_bounds": {
           "upper": 733.8234345962646,
           "lower": -77.15676792959795
         }
      }
   }
}