Elasticsearch聚合不适用于嵌套类型字段

Question

我无法使elasticsearch聚合+过滤器适用于嵌套字段。数据架构（相关部分）是这样的：

"mappings": { 
    "rb": { 
    "properties": { 
     "project": { 
     "type": "nested", 
     "properties": { 
      "age": { 
      "type": "long" 
      }, 
      "name": { 
      "type": "string", 
      "index": "not_analyzed" 
      } 
     } 
     }  
    } 
    } 
} 

本质“RB”对象包含一个名为“项目”，其中包含两个字段的嵌套场 - “名”和“年龄”。查询我运行：

"aggs": { 
    "root": { 
    "aggs": { 
     "group": { 
     "aggs": { 
      "filtered": { 
      "aggs": { 
       "order": { 
       "percentiles": { 
        "field": "project.age", 
        "percents": ["50"] 
       } 
       } 
      }, 
      "filter": { 
       "range": { 
       "last_updated": { 
        "gte": "2015-01-01", 
        "lt": "2015-07-01" 
       } 
       } 
      } 
      } 
     }, 
     "terms": { 
      "field": "project.name", 
      "min_doc_count": 5, 
      "order": { 
      "filtered>order.50": "asc" 
      }, 
      "shard_size": 10, 
      "size": 10 
     } 
     } 
    }, 
    "nested": { 
     "path": "project" 
    } 
    } 
} 

这个查询应该产生前10名项目（project.name场）匹配日期过滤器，通过他们的平均年龄排序其中，忽视了项目不到5提到数据库。只应为与过滤器匹配的项目（日期范围）计算中间值。

尽管数据库中有超过十万个对象，但此查询会生成空列表。没有错误，只是空的回应。我已经在ES 1.6和ES 2.0-beta上试过了。

Answer 1

我已经重新组织了你的聚合查询，我可以得到一些结果。主要观点是类型，因为您正在聚合nested类型，我在last_updated字段上取出filter聚合，并将其作为第一个聚合向上移动到层次结构中。然后在project字段上输入nested汇总，最后输入terms和percentile。

这似乎工作得很好。请尝试。

{ 
    "size": 0, 
    "aggs": { 
    "filtered": { 
     "filter": { 
     "range": { 
      "last_updated": { 
      "gte": "2015-01-01", 
      "lt": "2015-07-01" 
      } 
     } 
     }, 
     "aggs": { 
     "root": { 
      "nested": { 
      "path": "project" 
      }, 
      "aggs": { 
      "group": { 
       "terms": { 
       "field": "project.name", 
       "min_doc_count": 5, 
       "shard_size": 10, 
       "order": { 
        "order.50": "asc" 
       }, 
       "size": 10 
       }, 
       "aggs": { 
       "order": { 
        "percentiles": { 
        "field": "project.age", 
        "percents": [ 
         "50" 
        ] 
        } 
       } 
       } 
      } 
      } 
     } 
     } 
    } 
    } 
}