Elasticsearch 嵌套输出桶的聚合

Question

这是我的文档类型：车辆是嵌套类型。

文档1 -

{
  "customerAge": 30,
  "vehicles": [
    {
      "brand": "Altima",
      "year": 2005
    },
    {
      "brand": "Corolla",
      "year": 2006
    },
    {
      "brand": "Camry",
      "year": 2005
    }
  ]
}

文档2-

{
  "customerAge": 50,
  "vehicles": [
    {
      "brand": "Altima",
      "year": 2009
    },
    {
      "brand": "Corolla",
      "year": 2010
    }
  ]
}

我正在尝试创建汽车品牌桶并计算客户年龄的平均值。因此，在本例中，“Altima”存储桶的平均客户年龄为 40 岁。

我试过这个查询，平均值为空。

有人可以帮助我做错了什么吗？

{
   "size": 0,
   "aggs": {
      "nestedtop": {
         "nested": {
            "path": "vehicles"
         },
         "aggs": {
            "3cc601456260531278": {
               "terms": {
                  "field": "vehicles.brand"
               },
               "aggs": {
                  "expfilter_yromb0g90dmjx20529": {
                     "filter": {
                        "match_all": {}
                     },
                     "aggs": {
                        "yromb0g90dmjx20529": {
                           "min": {
                              "field": "customerAge"
                           }
                        }
                     }
                  }
               }
            }
         }
      }
   }
}

Answer 1

嵌套聚合只能访问嵌套文档中的字段。它看不到根文档或不同嵌套文档中的字段。但是，我们可以使用reverse_nested aggregation 退出嵌套范围回到父级。

{
    "size": 0,
    "aggs": {
        "nestedtop": {
            "nested": {
                "path": "vehicles"
            },
            "aggs": {
                "by_name": {
                    "terms": {
                        "field": "vehicles.brand"
                    },
                    "aggs": {
                        "age_reverse": {
                            "reverse_nested": {},
                            "aggs": {
                                "avg_age": {
                                    "avg": {
                                        "field": "customerAge"
                                    }
                                }
                            }
                        }
                    }

                }
            }
        }
    }
}