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Elasticsearch的聚合主要分成两大类：metric和bucket,2.0中新增了pipeline还没有研究。本篇还是来介绍Bucket聚合中的常用聚合——date histogram.参考：官方文档

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。

转载于:https://my.oschina.net/u/204616/blog/545390