累积汇总聚合(Cumulative Sum 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。

父级管道聚合，计算父级直方图（或日期直方图）聚合中指定度量的累积和。指定的度量必须是数字，并且闭合min_doc_count直方图必须设置为0（默认为histogram聚合）。

Syntax（语法）

cumulative_sum聚合看起来像这样：

{
    "cumulative_sum": {
        "buckets_path": "the_sum"
    }
}

cumulative_sum参数

参数名称	描述	是否必须	默认值
buckets_path	我们希望找到的数据的桶的路径（相关详细信息，请参阅“buckets_path Syntax”一节）	必须
format	应用于此聚合的输出值的格式	可选	null

以下代码计算每月sales总额的累计总和：

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

buckets_path指示这个为cumulatice sum聚合，以使用累积和来输出sales聚合。

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
               },
               "cumulative_sales": {
                  "value": 550.0
               }
            },
            {
               "key_as_string": "2015/02/01 00:00:00",
               "key": 1422748800000,
               "doc_count": 2,
               "sales": {
                  "value": 60.0
               },
               "cumulative_sales": {
                  "value": 610.0
               }
            },
            {
               "key_as_string": "2015/03/01 00:00:00",
               "key": 1425168000000,
               "doc_count": 2,
               "sales": {
                  "value": 375.0
               },
               "cumulative_sales": {
                  "value": 985.0
               }
            }
         ]
      }
   }
}