如何使用与弹性搜索中的聚合相关联的过滤器？
官方文档仅给出了filter和aggregations的简单示例，并没有对查询dsl的正式描述 – 比较它。与postgres documentation。
通过尝试，我发现以下查询，这是通过elasticsearch(没有解析错误)接受，但忽略给定的过滤器：
{
"filter": {
"and": [
{
"term": {
"_type": "logs"
}
},{
"term": {
"dc": "eu-west-12"
}
},{
"term": {
"status": "204"
}
},{
"range": {
"@timestamp": {
"from": 1398169707,"to": 1400761707
}
}
}
]
},"size": 0,"aggs": {
"time_histo": {
"date_histogram": {
"field": "@timestamp","interval": "1h"
},"aggs": {
"name": {
"percentiles": {
"field": "upstream_response_time","percents": [
98.0
]
}
}
}
}
}
}
有些人建议使用查询而不是过滤器。但官方文档通常建议the opposite对精确值进行过滤。查询的另一个问题是：当过滤器提供and时，查询不会。
我最终使用了
filter aggregation – 未过滤的查询。所以现在我有3个嵌套的aggs元素。
我也使用布尔过滤器，而不是由@ alex-brasetvik推荐，因为http://www.elasticsearch.org/blog/all-about-elasticsearch-filter-bitsets/
我的最终实现：
{
"aggs": {
"filtered": {
"filter": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"_type": "logs"
}
},{
"term": {
"dc": "eu-west-12"
}
},{
"term": {
"status": "204"
}
},{
"range": {
"@timestamp": {
"from": 1398176502000,"to": 1400768502000
}
}
}
]
}
},"aggs": {
"time_histo": {
"date_histogram": {
"field": "@timestamp","interval": "1h"
},"aggs": {
"name": {
"percentiles": {
"field": "upstream_response_time","percents": [
98.0
]
}
}
}
}
}
}
},"size": 0
}
