Elasticsearch 聚合 - 或在存储桶中

Question

假设我有 5 个文档：

{
  "owner": "joe",
  "color": "black"
},
{
  "owner": "joe",
  "color": "red"
},
{
  "owner": "joe",
  "color": "blue"
},
{
  "owner": "jack",
  "color": "black"
},
{
  "owner": "jack",
  "color": "white"
}

和聚合：

{
  aggs: {
    owner: {
      "terms": {
        "field": "owner"
      }
    },
    color: {
      "terms": {
        "field": "color"
      }
    }
  }
}

按所有者和颜色汇总文档。

如果我运行匹配我得到的所有查询：

owner
joe: 3
jack: 2

color
black: 2
red: 1
blue: 1
white: 1

我想要实现的是：如果我通过 owner: joe 过滤文档，我想获得 3 个文档，其中 owner 是 joe，颜色聚合：

color
black: 1
red: 1
blue: 1

但我想获得 owner 聚合：

owner
joe: 3 [selected]
jack: 2 [possible to extend]

所以得到可以选择的其他桶的数量来扩展最终结果。所以像桶之间的“或”之类的东西。

我怎样才能做到这一点？

Answer 1

实现此目的的常用方法是使用post_filter。下面的查询将返回：

• 仅joe 的颜色（使用filtered_colors）
• 仅joe 的文档（使用post_filter）
• 您可以过滤的所有所有者（使用 all_owners）

查询：

POST owners/_search
{
  "aggs": {
    "filtered_colors": {
      "filter": {
        "term": {
          "owner.keyword": "joe"
        }
      },
      "aggs": {
        "color": {
          "terms": {
            "field": "color.keyword"
          }
        }
      }
    },
    "all_owners": {
      "terms": {
        "field": "owner.keyword"
      }
    }
  },
  "post_filter": {
    "term": {
      "owner.keyword": "joe"
    }
  }
}

Answer 2

据我了解，您想在owner 和color 上进行聚合（其中owner 等于joe）您可以使用filter aggregation 来实现您所需的用例-

    {
      "size": 0,
      "aggs": {
        "owner": {
          "terms": {
            "field": "owner.keyword"
          }
        },
        "filtered_aggregation": {
          "filter": {
            "term": {
              "owner": "joe"
            }
          },
          "aggs": {
            "color": {
              "terms": {
                "field": "color.keyword"
              }
            }
          }
        }
      }
    }

搜索结果：

    "aggregations": {
        "owner": {
          "doc_count_error_upper_bound": 0,
          "sum_other_doc_count": 0,
          "buckets": [
            {
              "key": "joe",
              "doc_count": 3
            },
            {
              "key": "jack",
              "doc_count": 2
            }
          ]
        },
        "filtered_aggregation": {
          "doc_count": 3,
          "color": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
              {
                "key": "black",
                "doc_count": 1
              },
              {
                "key": "blue",
                "doc_count": 1
              },
              {
                "key": "red",
                "doc_count": 1
              }
            ]
          }
        }
      }