Elasticsearch聚合 之 Date Histogram聚合

用法

Date histogram的用法与histogram差不多，只不过区间上支持了日期的表达式。

{
"aggs":{
    "articles_over_time":{ "date_histogram":{ "field":"date", "interval":"month" } } } }

interval字段支持多种关键字：`year`, `quarter`, `month`, `week`, `day`, `hour`, `minute`, `second`

当然也支持对这些关键字进行扩展使用，比如一个半小时可以定义成如下：

{
    "aggs":{
        "articles_over_time":{ "date_histogram":{ "field":"date", "interval":"1.5h" } } } }

返回的结果可以通过设置format进行格式化:

{
    "aggs":{
        "articles_over_time":{ "date_histogram":{ "field":"date", "interval":"1M", "format":"yyyy-MM-dd" } } } }

得到的结果如下：

{
    "aggregations":{
        "articles_over_time":{ "buckets":[{ "key_as_string":"2013-02-02", "key":1328140800000, "doc_count":1 },{ "key_as_string":"2013-03-02", "key":1330646400000, "doc_count":2 }, ... ]} } }

其中key_as_string是格式化后的日期，key显示了是日期时间戳，

time_zone时区的用法

在es中日期支持时区的表示方法，这样就相当于东八区的时间。

{
    "aggs":{
        "by_day":{ "date_histogram":{ "field":"date", "interval":"day", "time_zone":"+08:00" } } } }

offset 使用偏移值，改变时间区间

默认情况是从凌晨0点到午夜24:00，如果想改变时间区间，可以通过下面的方式，设置偏移值：

{"aggs":{
    "by_day":{ "date_histogram":{ "field":"date", "interval":"day", "offset":"+6h" } } } }

那么桶的区间就改变为：

"aggregations":{
    "by_day":{
        "buckets":[{ "key_as_string":"2015-09-30T06:00:00.000Z", "key":1443592800000, "doc_count":1 },{ "key_as_string":"2015-10-01T06:00:00.000Z", "key":1443679200000, "doc_count":1 }] } }

Missing Value缺省字段

当遇到没有值的字段，就会按照缺省字段missing value来计算：

{
    "aggs":{
        "publish_date":{ "date_histogram":{ "field":"publish_date", "interval":"year", "missing":"2000-01-01" } } } }

其他

对于其他的一些用法，这里就不过多赘述了，比如脚本、Order、min_doc_count过滤，extended_bounds等都是支持的。