Derivative Aggregation（导数聚合）

原文链接 : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.4/search-aggregations-pipeline-derivative-aggregation.html

译文链接 : Derivative Aggregation（导数聚合）

贡献者 : @苏涛，ApacheCN，Apache中文网

警告

此功能是实验性的，可能会在将来的版本中完全更改或删除。Elastic将采取最大的努力来解决此问题，但实验功能不受SLA官方功能的支持。

导数管道聚合，其计算父直方图（或日期 - 图形）聚合中指定度量的导数。指定的度量必须是数字，并且必须设置直方图min_doc_count为0（默认为直方图聚合）。

语法

derivative（导数） 聚合结构如下：

  1. "derivative": {
  2.   "buckets_path": "the_sum"
  3. }

derivative（导数） 参数如下：

参数名称 描述 是否必填 默认值
buckets_path 想要计算导数值的桶路径，点击 the section called “buckets_path Syntaxedit”查看更多细节 必填
gap_policy 当数据缺口出现时采用的策略，点击the section called “Dealing with gaps in the dataedit”查看更多细节 可选 skip
format 用于规范聚合输出值的格式 可选 null

一级导数

以下代码段计算每月总销售额的导数：

  1. POST /sales/_search
  2. {
  3.     "size": 0,
  4.     "aggs" : {
  5.         "sales_per_month" : {
  6.             "date_histogram" : {
  7.                 "field" : "date",
  8.                 "interval" : "month"
  9.             },
  10.             "aggs": {
  11.                 "sales": {
  12.                     "sum": {
  13.                         "field": "price"
  14.                     }
  15.                 },
  16.                 "sales_deriv": {
  17.                     "derivative": {
  18.                         "buckets_path": "sales" #1
  19.                     }
  20.                 }
  21.             }
  22.         }
  23.     }
  24. }

| 1 | buckets_path指示这个derivative聚合是想要得到sales_per_month日期直方图聚合中sales聚合值的导数。 |

响应可能如下所示：

  1. {
  2.    "took": 11,
  3.    "timed_out": false,
  4.    "_shards": ...,
  5.    "hits": ...,
  6.    "aggregations": {
  7.       "sales_per_month": {
  8.          "buckets": [
  9.             {
  10.                "key_as_string": "2015/01/01 00:00:00",
  11.                "key": 1420070400000,
  12.                "doc_count": 3,
  13.                "sales": {
  14.                   "value": 550.0
  15.                } #1
  16.             },
  17.             {
  18.                "key_as_string": "2015/02/01 00:00:00",
  19.                "key": 1422748800000,
  20.                "doc_count": 2,
  21.                "sales": {
  22.                   "value": 60.0
  23.                },
  24.                "sales_deriv": {
  25.                   "value": -490.0 #2
  26.                }
  27.             },
  28.             {
  29.                "key_as_string": "2015/03/01 00:00:00",
  30.                "key": 1425168000000,
  31.                "doc_count": 2, #3
  32.                "sales": {
  33.                   "value": 375.0
  34.                },
  35.                "sales_deriv": {
  36.                   "value": 315.0
  37.                }
  38.             }
  39.          ]
  40.       }
  41.    }
  42. }

| 1 | 由于我们至少需要2个数据点来计算导数，因此第一个桶没有值 | | 2 | 导数的单位默认和sales聚合以及父直方图相同。所以在这种情况下，如果价格字段的单位是美元，导数的单位就是美元/月 | | 3 | doc_count表示桶中的文档数 |

二级导数

可以把导数管道聚合链接到另一个管道聚合的结果，计算二级导数。如以下示例所示，它将计算总月销售额的第一和第二阶导数：

  1. POST /sales/_search
  2. {
  3.     "size": 0,
  4.     "aggs" : {
  5.         "sales_per_month" : {
  6.             "date_histogram" : {
  7.                 "field" : "date",
  8.                 "interval" : "month"
  9.             },
  10.             "aggs": {
  11.                 "sales": {
  12.                     "sum": {
  13.                         "field": "price"
  14.                     }
  15.                 },
  16.                 "sales_deriv": {
  17.                     "derivative": {
  18.                         "buckets_path": "sales"
  19.                     }
  20.                 },
  21.                 "sales_2nd_deriv": {
  22.                     "derivative": {
  23.                         "buckets_path": "sales_deriv" #1
  24.                     }
  25.                 }
  26.             }
  27.         }
  28.     }
  29. }

| 1 | 二阶导数的buckets_path指向一阶导数的名称 |

响应可能如下所示：

  1. {
  2.    "took": 50,
  3.    "timed_out": false,
  4.    "_shards": ...,
  5.    "hits": ...,
  6.    "aggregations": {
  7.       "sales_per_month": {
  8.          "buckets": [
  9.             {
  10.                "key_as_string": "2015/01/01 00:00:00",
  11.                "key": 1420070400000,
  12.                "doc_count": 3,
  13.                "sales": {
  14.                   "value": 550.0
  15.                } #1
  16.             },
  17.             {
  18.                "key_as_string": "2015/02/01 00:00:00",
  19.                "key": 1422748800000,
  20.                "doc_count": 2,
  21.                "sales": {
  22.                   "value": 60.0
  23.                },
  24.                "sales_deriv": {
  25.                   "value": -490.0
  26.                } #2
  27.             },
  28.             {
  29.                "key_as_string": "2015/03/01 00:00:00",
  30.                "key": 1425168000000,
  31.                "doc_count": 2,
  32.                "sales": {
  33.                   "value": 375.0
  34.                },
  35.                "sales_deriv": {
  36.                   "value": 315.0
  37.                },
  38.                "sales_2nd_deriv": {
  39.                   "value": 805.0
  40.                }
  41.             }
  42.          ]
  43.       }
  44.    }
  45. }

| 1 | 由于我们至少需要2个数据点，所以前两个桶没有二级导数 | | 2 | 一级导数计算二级导数 |

Units（单位）

导数聚合允许指定导数值的单位。这将在响应normalized_value中返回一个额外的字段，汇报在X轴单位下的导数。在下面的例子中，我们计算出每月销售额的导数，但要求销售的导数按天计算：

  1. POST /sales/_search
  2. {
  3.     "size": 0,
  4.     "aggs" : {
  5.         "sales_per_month" : {
  6.             "date_histogram" : {
  7.                 "field" : "date",
  8.                 "interval" : "month"
  9.             },
  10.             "aggs": {
  11.                 "sales": {
  12.                     "sum": {
  13.                         "field": "price"
  14.                     }
  15.                 },
  16.                 "sales_deriv": {
  17.                     "derivative": {
  18.                         "buckets_path": "sales",
  19.                         "unit": "day" #1
  20.                     }
  21.                 }
  22.             }
  23.         }
  24.     }
  25. }

| 1 | unit指定用于导数计算的X轴的单位 |

响应可能如下所示：

  1. {
  2.    "took": 50,
  3.    "timed_out": false,
  4.    "_shards": ...,
  5.    "hits": ...,
  6.    "aggregations": {
  7.       "sales_per_month": {
  8.          "buckets": [
  9.             {
  10.                "key_as_string": "2015/01/01 00:00:00",
  11.                "key": 1420070400000,
  12.                "doc_count": 3,
  13.                "sales": {
  14.                   "value": 550.0
  15.                } #1
  16.             },
  17.             {
  18.                "key_as_string": "2015/02/01 00:00:00",
  19.                "key": 1422748800000,
  20.                "doc_count": 2,
  21.                "sales": {
  22.                   "value": 60.0
  23.                },
  24.                "sales_deriv": {
  25.                   "value": -490.0, #2
  26.                   "normalized_value": -15.806451612903226 #3
  27.                }
  28.             },
  29.             {
  30.                "key_as_string": "2015/03/01 00:00:00",
  31.                "key": 1425168000000,
  32.                "doc_count": 2,
  33.                "sales": {
  34.                   "value": 375.0
  35.                },
  36.                "sales_deriv": {
  37.                   "value": 315.0,
  38.                   "normalized_value": 11.25
  39.                }
  40.             }
  41.          ]
  42.       }
  43.    }
  44. }

| 1，2 | value值是原单位：按月 | | 3 | normalized_value值是请求的单位：按天 |