ElasticSearch：_score 字段的聚合？答案

【问题标题】：ElasticSearch: aggregation on _score field?ElasticSearch：_score 字段的聚合？
【发布时间】：2014-08-24 19:26:37
【问题描述】：

我想在_score 字段上使用stats 或extended_stats 聚合，但找不到任何这样做的示例（即，您似乎只能对实际文档字段使用聚合）。

是否可以为 ElasticSearch 查询响应中的每个命中请求聚合计算的“元数据”字段（例如，_score、_type、_shard 等）？

我假设答案是“否”，因为像 _score 这样的字段没有被索引...

【问题讨论】：

标签： elasticsearch

【解决方案1】：

注意：就最新版本的 Elasticsearch 而言，原始答案现已过时。使用 Groovy 脚本的等效脚本是：

{
    ...,
    "aggregations" : {
        "grades_stats" : { 
            "stats" : { 
                "script" : "_score" 
            } 
        }
    }
}

为了完成这项工作，您需要启用动态脚本，或者更好的是，存储基于文件的脚本并按名称执行（通过不启用动态脚本来增加安全性）！

您可以使用脚本并使用 doc.score 参考分数。 ElasticSearch 的脚本documentation 提供了更多详细信息。

示例统计信息聚合可以是：

{
    ...,
    "aggregations" : {
        "grades_stats" : { 
            "stats" : { 
                "script" : "doc.score" 
            } 
        }
    }
}

结果如下：

"aggregations": {
    "grades_stats": {
        "count": 165,
        "min": 0.46667441725730896,
        "max": 3.1525731086730957,
        "avg": 0.8296855776598959,
        "sum": 136.89812031388283
    }
}

histogram 也可能是一个有用的聚合：

"aggs": {
    "grades_histogram": {
        "histogram": {
            "script": "doc.score * 10",
            "interval": 3
        }
    }
}

直方图结果：

"aggregations": {
    "grades_histogram": {
        "buckets": [
            {
               "key": 3,
               "doc_count": 15
            },
            {
               "key": 6,
               "doc_count": 103
            },
            {
               "key": 9,
               "doc_count": 46
            },
            {
               "key": 30,
               "doc_count": 1
            }
        ]
    }
}

【讨论】：

正如这个答案所预测的那样，我收到一个关于“类型 [inline]、操作 [aggs] 和 lang [groovy] 的脚本被禁用”的错误。我似乎通过使用 {"script": "_score", "lang": "expression"} 避开了限制，即使我没有启用动态脚本，它也可以正常工作。

【解决方案2】：

doc.score 似乎不再起作用了。使用_score 似乎效果很好。

例子：

{
    ...,
    "aggregations" : {
        "grades_stats" : { 
            "stats" : { 
                "script" : "_score" 
            } 
        }
    }
}

【讨论】：