Эластичный поиск, запрашивающий вложенный массив документов

Question

считают, что у меня есть некоторый набор документов (в нижеприведенной структуре) в индексе упругого поиска

{
  "xid": "1234567",
  "time": "12/5/12 5:49 AM",
  "data": [
    {
      "id": "abc",
      "amount": 400
    },
    {
     "id": "def",
      "amount": 200 
    }
  ]
}
{
  "xid": "1234568",
  "time": "13/5/12 7:23 AM",
  "data": [
    {
      "id": "abc",
      "amount": 400
    },
    {
     "id": "ghi",
      "amount": 300 
    }
  ]
}

теперь внутри массива данных в каждом документе, я хочу сгруппировать по идентификатору и найтисумма.

Для данных двух документов решение будет выглядеть примерно так:

{
"id" : "abc",
"total" :800
},
{
"id" : "def",
"total" :200
},
{
"id" : "ghi",
"total" :300
}

Пожалуйста, помогите мне в структурировании моего запроса.
Мой первоначальный подход был

{
  "aggs": {
    "group_by_id": {
      "terms": {
        "field": "data.id.keyword"
      },
      "aggs": {
       "total" : {
         "sum": {
          "field": "data.amount"
        }
       }
      }
    }
  }
}

Выше приведен результат запроса, который не является ожидаемым.

{
"id" : "abc",
"total" :1300
},
{
"id" : "def",
"total" :600
},
{
"id" : "ghi",
"total" :700
}

Answer 1

Вам необходимо использовать вложенный агрегат, а тип вашего поля data должен быть объявлен как вложенный в вашем отображении.

В противном случае Elasticsearch будету вас будет следующий вид ваших документов:

{
  "xid": "1234567",
  "time": "12/5/12 5:49 AM",
  "data.id": ["abc", "def"],
  "data.amount": [400, 200]
}

{
  "xid": "1234568",
  "time": "13/5/12 7:23 AM",
  "data.id": ["abc", "ghi"],
  "data.amount": [400, 300]
}

Ваше новое отображение для поля data должно выглядеть следующим образом:

"data": {
  "type": "nested",
  "properties": {
    "id": {
      "type": "keyword"
    },
    "amount": {
      "type": "float"
    }
  }
}

И теперь вы можете выполнить следующую агрегацию:

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "data": {
      "nested": {
        "path": "data"
      },
      "aggs": {
        "group_by_id": {
          "terms": {
            "field": "data.id"
          },
          "aggs": {
            "total": {
              "sum": {
                "field": "data.amount"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

И вот результат, который вы получите:

"buckets": [
  {
    "key": "abc",
    "doc_count": 2,
    "total": {
      "value": 800
    }
  },
  {
    "key": "def",
    "doc_count": 1,
    "total": {
      "value": 200
    }
  },
  {
    "key": "ghi",
    "doc_count": 1,
    "total": {
      "value": 300
    }
  }
]