扩展统计聚合( Extended Stats Aggregation)
多值度量聚合计算从汇总文档中提取的数值的统计数据。这些值可以从文档中的特定数值字段中提取,也可以由提供的脚本生成。
扩展统计聚合是统计聚合(stats aggregation)的扩展版本,其中额外添加如sum_of_squares, variance, std_deviation and std_deviation_bounds。
假设数据由学生的考试成绩(0到100)组成:
{
"aggs" : {
"grades_stats" : {
"extended_stats" : {
"field" : "grade"
}
}
}
}
上述聚合计算所有文档的分数统计信息。聚合类型为extended_stats,设置文档的数字字段为需要统计的字段为grade,执行上面的语句将返回如下:
{
...
"aggregations": {
"grade_stats": {
"count": 9,
"min": 72,
"max": 99,
"avg": 86,
"sum": 774,
"sum_of_squares": 67028,
"variance": 51.55555555555556,
"std_deviation": 7.180219742846005,
"std_deviation_bounds": {
"upper": 100.36043948569201,
"lower": 71.63956051430799
}
}
}
}
聚合的名称(上面语句中的grades_stats)作为key,通过该key可以从返回的结果中检索出聚集的结果。

Standard Deviation Bounds

默认情况下,扩展统计度量将返回一个对象称为std_deviation_bounds,它提供了平均值加/减两个标准差的区间。这可以成为一个用来方式来可视化数据的方差。如果你想要一个不同的边界,例如三个标准偏差,你可以在请求中设置:
{
"aggs" : {
"grades_stats" : {
"extended_stats" : {
"field" : "grade",
"sigma" : 3 # 1
}
}
}
}
1
控制应显示多少标准偏差+/-平均值。
sigma可以是任何非负double类型数字,这意味着你可以要求非整数值,如1.5。值为0也是有效的,但只会返回上下限的平均值。
提示:默认情况下显示标准偏差和其边界,但它们并不总是适用于所有的数据集。您的数据必须是正常分布的度量才有意义。标准偏差背后的统计数据假设为正常分布的数据,因此如果数据偏斜向左或向右,返回的值将是误导性的。

Script

使用下面的脚本计算成绩的统计信息:
{
...,
"aggs" : {
"grades_stats" : {
"extended_stats" : {
"script" : {
"inline" : "doc['grade'].value",
"lang" : "painless"
}
}
}
}
}
用下面的语法来使用脚本文件:
{
...,
"aggs" : {
"grades_stats" : {
"extended_stats" : {
"script" : {
"file": "my_script",
"params": {
"field": "grade"
}
}
}
}
}
}
提示:可以使用id参数代替file参数来使用index的脚本。

Value Script

当考试的难度是高于学生的水平,需要校正学生的成绩,我们可以使用value script获得新的统计:
{
"aggs" : {
...
"aggs" : {
"grades_stats" : {
"extended_stats" : {
"field" : "grade",
"script" : {
"lang" : "painless",
"inline": "_value * params.correction",
"params" : {
"correction" : 1.2
}
}
}
}
}
}
}

Missing Value

missing参数定义了如何处理缺少值的文档。 默认情况下如果没有指定的字段,这种文档将被忽略,但也可以认为它们具有指定的值:
{
"aggs" : {
"grades_stats" : {
"extended_stats" : {
"field" : "grade",
"missing": 0 # 1
}
}
}
}
1
文档中如果没有grade这个字段,则认为该字段的值是0。