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elasticsearch 聚合之 date_histogram 聚合

1、背景

此处来简单学习一下 elasticsearchdate_histogram直方图聚合。它和普通的直方图histogram聚合差不多,但是date_histogram只可于 日期或日期范围 类型的值一起使用。

2、bucket_key如何计算

  1. 假设我们存在如下时间 2022-11-29 23:59:59
  2. es中时间为 2022-11-29 23:59:59 +0000,因为上方的时间没有时区,所以会自动加上0时区,对应的时间戳为 1669766399000
  3. 此处假设以 1d 为单位来聚合
  4. 聚合统计中 time_zone的值为+0800
  5. bucket_key计算公式为 bucket_key = localToUtc(Math.floor(utcToLocal(value) / interval) * interval))

计算步骤如下:(此处是我自己的理解,如果不对欢迎指出)

  • utcToLocal(value) = 1669766399000(utc的值) + 8*60*60*1000(time_zone +8的值) = 1669795199000
  • Math.floor(utcToLocal(value) / interval) * interval) = Math.floor(1669795199000 / (24*60*60*1000)) * (24*60*60*1000) = 1669766400000
  • localToUtc(...)=1669766400000-86060*1000=1669737600000
  • key_as_string=utc时间1669737600000转换成东八区时间展示为=2022/11/30 00:00:00

bucket_key的计算

3、前置知识

  1. 日期(date)类型的字段在 es中是以 long类型的值保存的。
  2. es中默认 默认的时区是 0时区
  3. 如果我们有一个东八区的时间,那么在es中是如何存储的呢?
  • 假设存在如下mapping
invoked_time: {
type: date,
format: [yyyy-MM-dd HH:mm:ss]
}
  • 如果我们此时存在 如下 东八区时间 2022-11-29 12:12:12,那么在 es 会存储为 2022-11-29 12:12:12 +0000 对应的时间戳,为什么会加上+0000,因为我们自己的时间字符串中没有时区,就会加上默认的0时区。

4、日历和固定时间间隔

既然我们是根据时间来进行聚合,那么必然就会涉及到这么一个问题。假设以天为单位来聚合,那么1天到底是固定24小时呢,还是可变的呢? 因为存在时区的关系,在有的国家,在某些时区下,一天就不一定是24个小时。因此在es中提供了calendar-aware time intervals, 和 fixed time intervals. 两种类型。

4.1 Calendar intervals 日历间隔

日历感知间隔使用calendar_interval参数配置。 它可以自动感应到日历中的时区变化。它的单位只能是单数,不可是复数,比如2d就是错误的。

日历间隔 可用的单位为:分钟 (1m)、小时 (1h)、天 (1d)、星期 (1w)、月 (1M)、季度 (1q)、年 (1y)

举个例子:1m 是从何时开始的,何时结束的?. 所有的分钟都从00秒开始。一分钟是指定时区中第一分钟的00秒和下一分钟的00秒之间的时间间隔,用于补偿任何介于其间的闰秒,因此整点后的分钟数和秒数在开始和结束时是相同的。

4.2 Fixed intervals 固定间隔

固定间隔使用fixed_interval参数进行配置。

与日历感知间隔相比,固定间隔是固定数量的SI单位,无论它们落在日历的哪个位置,都不会偏离。一秒总是由1000ms组成。这允许以支持的单位的任意倍数指定固定间隔。但是,这意味着固定间隔不能表示其他单位,例如月,因为一个月的持续时间不是固定的数量。尝试指定月或季度等日历间隔将引发异常。

固定间隔 可用的单位为: 毫秒 (ms) 秒 (s)           定义为每个1000毫秒 分钟 (m)           所有分钟都从00秒开始。 定义为每个60秒(60,000毫秒) 小时 (h)           所有小时都从00分00秒开始。 定义为每60分钟(3,600,000毫秒) 天 (d)           所有天都在尽可能早的时间开始,通常是00:00:00(午夜)。 定义为24小时(86,400,000毫秒)

5、数据准备

5.1 准备mapping

PUT /index_api_invoked_time
{
settings: {
number_of_shards: 1
},
mappings: {
properties: {
id: {
type: long
},
api: {
type: keyword
},
invoked_time: {
type: date,
format: [yyyy-MM-dd HH:mm:ss]
}
}
}
}

5.2 准备数据

PUT /index_api_invoked_time/_bulk
{index:{_id:1}}
{api:/user/infos,invoked_time: 2022-11-26 00:00:00}
{index:{_id:2}}
{api:/user/add}
{index:{_id:3}}
{api:/user/update,invoked_time: 2022-11-26 23:59:59}
{index:{_id:4}}
{api:/user/list,invoked_time: 2022-11-27 00:00:00}
{index:{_id:5}}
{api:/user/export,invoked_time: 2022-11-29 23:59:59}
{index:{_id:6}}
{api:/user/detail,invoked_time: 2022-12-01 01:00:00}

6、聚合案例

6.1 dsl

POST /index_api_invoked_time/_search 
{
size: 0,
aggregations: {
agg_01: {
date_histogram: {
field: invoked_time,
calendar_interval: 1d,
min_doc_count: 0,
missing: 2022-11-27 23:59:59,
time_zone: +08:00,
offset:+10h,
extended_bounds: {
min: 2022-11-26 10:00:00,
max: 2022-12-03 10:00:00
}
}
}
}
}

6.2 java代码

@Test
@DisplayName(日期直方图聚合)
public void test01() throws IOException {
SearchRequest request = SearchRequest.of(searchRequest ->
searchRequest.index(index_api_invoked_time)
.size(0)
.aggregations(agg_01, agg ->
agg.dateHistogram(dateAgg ->
// 聚合的字段
dateAgg.field(invoked_time)
// 聚合的单位,日历感知 单位为天,此时的一天不一定为24小时,因为夏令时时,有些国家一天可能只有23个小时
.calendarInterval(CalendarInterval.Day)
// 固定间隔, 此处可以指定 1天就是24小时
// .fixedInterval()
// 如果聚合的桶中,没有文档也返回
.minDocCount(0)
// 对于文档中,聚合字段缺失,此处给一个默认值,默认情况是此文档不参与聚合
.missing(DateTime.of(2022-11-27 23:59:59, DateTimeFormatter.ofPattern(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)))
// 时区
.timeZone(+08:00)
// 偏移,偏移是在时间在对应的时区调整之后,再去偏移
.offset(time -> time.time(+10h))
// 如果返回的桶数据不在这个边界中,则给默认值,不会对数据进行过滤。
.extendedBounds(bounds ->
bounds.min(FieldDateMath.of(f -> f.expr(2022-11-26 10:00:00)))
.max(FieldDateMath.of(f -> f.expr(2022-12-03 10:00:00)))
)
)
)
);
System.out.println(request: + request);
SearchResponse<String> response = client.search(request, String.class);
System.out.println(response: + response);
}

6.3 聚合结果

聚合结果

7、完整代码

https://gitee.com/huan1993/spring-cloud-parent/blob/master/es/es8-api/src/main/java/com/huan/es8/aggregations/bucket/DateHistogramAggs.java

8、参考文档

  1. https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-bucket-datehistogram-aggregation.html#date-histogram-missing-value
  2. https://www.pipiho.com/es/7.7/cn/search-aggregations-bucket-datehistogram-aggregation.html
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