首先，我们来假想有这样的一个表格：
上面的表格里显示了每一个月的用户数量，但是我们如何能得到如下的信息呢：
- 哪一个月的用户数是最大的？
- 从 April 到 January 的总的用户数是多少？
- 它们的平均用户数是多少？
- 每个月变化的值是多少？
所有的这些问题，我们都可以使用 Pipeline aggregation 来算出来，这是因为这些数据的统计需要用到它的 parent 或 sibling 级的聚合输出。
Pipeline aggregation 用中文讲就是管道聚合。它工作于其他聚合而不是文档集所产生的输出，从而将信息添加到输出树中。与 metric 及 bucket aggregation 相比，管道聚合将处理其他聚合所产生的输出，这些输出将转换它们已经计算出的值。 因此，管道聚合适用于原始文档集中不存在的中间值。 这使得管道聚合对于计算复杂的统计和数学度量（例如累计和，导数和移动平均值等）非常有用。 管道聚合有很多不同类型，每种类型都与其他聚合计算不同的信息，但是可以将这些类型分为两类：
Parent
基于父级聚合的输出提供一组管道聚合，它可以计算新的存储桶或新的聚合以添加到现有存储桶中。导数和累积总和聚合是Elasticsearch中父管道聚合的两个常见示例
Sibling
同级聚合的输出提供的管道聚合，并且能够计算与该同级聚合处于同一级别的新聚合。
管道聚合需要一种访问父级或同级聚合的方法。 他们可以通过使用 buckets_path 参数来指示所需的聚合，该参数指示所需度量的路径。 你需要了解此参数的特殊语法：
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6AGG_SEPARATOR = `>` ; METRIC_SEPARATOR = `.` ; AGG_NAME = <the name of the aggregation> ; METRIC = <the name of the metric (in case of multi-value metrics aggregation)> ; MULTIBUCKET_KEY = `[<KEY_NAME>]` PATH = <AGG_NAME><MULTIBUCKET_KEY>? (<AGG_SEPARATOR>, <AGG_NAME> )* ( <METRIC_SEPARATOR>, <METRIC> ) ;
例如，路径 "my_bucket>my_stats.avg" 将指向 "my_stats" 指标中的 avg 值，该值包含在 “my_bucket” 存储桶聚合中。
应该注意的是，路径是相对于管道聚合位置而言的。 这就是为什么路径无法返回到聚合树“上”的原因。 例如，下面的 derivative 管道聚合被嵌入到 date_histogram 中，并引用和他相邻的 the_sum 的 metric。
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20curl -X POST "localhost:9200/traffic_stats/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "aggs": { "total_monthly_visits":{ "date_histogram":{ "field":"date", "interval":"month" }, "aggs":{ "the_sum":{ "sum":{ "field": "visits" } }, "the_derivative":{ "derivative":{ "buckets_path": "the_sum" } } } } } } '
sibling 管道聚合也可以放置在一系列存储桶的旁边，而不是 “嵌入” 在它们内部。 在这种情况下，要访问所需的指标，我们需要指定一个完整的路径，包括其父聚合：
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24curl -X POST "localhost:9200/traffic_stats/_search?size=0&pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "aggs": { "visits_per_month": { "date_histogram": { "field": "date", "interval": "month" }, "aggs": { "total_visits": { "sum": { "field": "visits" } } } }, "avg_monthly_visits": { "avg_bucket": { "buckets_path": "visits_per_month>total_visits" } } } } '
在上面我们的 buckets_path 定义为一个从 aggs 根开始的一个完整的父聚合的路径。在上面的示例中，我们通过其名为visits_per_month 的父聚合 date_histogram，引用了名为 total_visits 的同级聚合。 因此，目标汇总的完整路径为 visits_per_month>total_visits。
另外，请务必记住，管道聚合不能包含子聚合。但是，某些管道聚合（例如 derivative 管道聚合）可以在其 buckets_path 中引用其他管道聚合。这允许链接多个管道聚合。例如，我们可以将两个一阶 derivative 链接在一起以计算二阶 derivative（导数的导数）。
你还记得，指标和存储桶聚合使用 “missing” 参数来处理数据中的缺口。管道聚合使用 gap_policy 参数来处理文档不包含必填字段或没有文档匹配一个或多个存储桶查询的情况等。此参数支持以下 gap_policies：
- skip- 将丢失的数据视为存储桶不存在。如果启用了该策略，则聚合将跳过空存储桶，并使用下一个可用值继续进行计算。
- insert_zeros- 用零替换所有丢失的值，并且管道计算将照常进行。
教程
在这个教程里，我们将使用本地部署的 Elasticsearch 来实践。如果你还没有安装好自己的 Elasticsearch 和 Kibana 的话，请参阅我之前的文章 “Elastic：开发者上手指南”。
针对这个教程，我们将创建一个名为 traffic_stats 的索引。它是关于博客文章的访问的文档数据。索引的 mapping 包括三个字段：date，visits 及 max_time_spent。
首先我们启动 Kibana，首先我们建立好我们索引的 mapping：
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17PUT traffic_stats { "mappings": { "properties": { "date": { "type": "date", "format": "dateOptionalTime" }, "visits": { "type": "integer" }, "max_time_spent": { "type": "integer" } } } }
由于一些原因，在最新的版本，比如 8.6.x 版本中，上述的命令可能不成功，你需要使用如下的格式来运行：
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17PUT traffic_stats { "mappings": { "properties": { "date": { "type": "date", "format": "date_optional_time" }, "visits": { "type": "integer" }, "max_time_spent": { "type": "integer" } } } }
接下来，我们使用 bulk API 来把我们的数据导入到 Elasticsearch 去：
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55PUT _bulk {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"488", "date":"2018-10-1", "max_time_spent":"900"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"783", "date":"2018-10-6", "max_time_spent":"928"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"789", "date":"2018-10-12", "max_time_spent":"1834"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"1299", "date":"2018-11-3", "max_time_spent":"592"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"394", "date":"2018-11-6", "max_time_spent":"1249"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"448", "date":"2018-11-24", "max_time_spent":"874"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"768", "date":"2018-12-18", "max_time_spent":"876"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"1194", "date":"2018-12-24", "max_time_spent":"1249"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"987", "date":"2018-12-28", "max_time_spent":"1599"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"872", "date":"2019-01-1", "max_time_spent":"828"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"972", "date":"2019-01-5", "max_time_spent":"723"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"827", "date":"2019-02-5", "max_time_spent":"1300"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"1584", "date":"2019-02-15", "max_time_spent":"1500"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"1604", "date":"2019-03-2", "max_time_spent":"1488"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"1499", "date":"2019-03-27", "max_time_spent":"1399"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"1392", "date":"2019-04-8", "max_time_spent":"1294"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"1247", "date":"2019-04-15", "max_time_spent":"1194"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"984", "date":"2019-05-15", "max_time_spent":"1184"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"1228", "date":"2019-05-18", "max_time_spent":"1485"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"1423", "date":"2019-06-14", "max_time_spent":"1452"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"1238", "date":"2019-06-24", "max_time_spent":"1329"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"1388", "date":"2019-07-14", "max_time_spent":"1542"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"1499", "date":"2019-07-24", "max_time_spent":"1742"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"1523", "date":"2019-08-13", "max_time_spent":"1552"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"1443", "date":"2019-08-19", "max_time_spent":"1511"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"1587", "date":"2019-09-14", "max_time_spent":"1497"} {"index":{"_index":"traffic_stats"}} {"visits":"1534", "date":"2019-09-27", "max_time_spent":"1434"}
太好了！我们现在有 27 个数据了。 已经完全准备好展示管道聚合的示例。 让我们从 avg bucket 聚合开始。
Avg Bucket Aggregation
Avg Bucket Aggregation是 sibling 管道聚合的典型示例。它处理由另一个同级聚合计算的数值，并计算所有存储桶的平均值。对 sibling 聚合的两个要求是 sibling 聚合必须是多存储桶聚合，并且指定的指标是数字。
为了了解管道聚合的工作原理，将计算过程分为几个阶段是合理的。让我们看一下下面的查询。它将分三个步骤进行。首先， Elasticsearch 将创建一个间隔为一个月的日期直方图，并将其应用于索引的 “visits” 字段。日期直方图将生成其中包含 n 个文档的 n 个存储桶。接下来，总和子聚合将计算每个月时段的所有访问的总和。最后，平均存储桶管道将引用总和 sibling 聚合，并使用每个存储桶的总和来计算所有存储桶的平均每月博客访问量。因此，我们将得出每月平均博客访问量的平均值。
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24GET traffic_stats/_search { "size": 0, "aggs": { "visits_per_month": { "date_histogram": { "field": "date", "interval": "month" }, "aggs": { "total_visits": { "sum": { "field": "visits" } } } }, "avg_monthly_visits": { "avg_bucket": { "buckets_path": "visits_per_month>total_visits" } } } }
我们得到的结果是：
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105"aggregations" : { "visits_per_month" : { "buckets" : [ { "key_as_string" : "2018-10-01T00:00:00.000Z", "key" : 1538352000000, "doc_count" : 3, "total_visits" : { "value" : 2060.0 } }, { "key_as_string" : "2018-11-01T00:00:00.000Z", "key" : 1541030400000, "doc_count" : 3, "total_visits" : { "value" : 2141.0 } }, { "key_as_string" : "2018-12-01T00:00:00.000Z", "key" : 1543622400000, "doc_count" : 3, "total_visits" : { "value" : 2949.0 } }, { "key_as_string" : "2019-01-01T00:00:00.000Z", "key" : 1546300800000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 1844.0 } }, { "key_as_string" : "2019-02-01T00:00:00.000Z", "key" : 1548979200000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 2411.0 } }, { "key_as_string" : "2019-03-01T00:00:00.000Z", "key" : 1551398400000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 3103.0 } }, { "key_as_string" : "2019-04-01T00:00:00.000Z", "key" : 1554076800000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 2639.0 } }, { "key_as_string" : "2019-05-01T00:00:00.000Z", "key" : 1556668800000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 2212.0 } }, { "key_as_string" : "2019-06-01T00:00:00.000Z", "key" : 1559347200000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 2661.0 } }, { "key_as_string" : "2019-07-01T00:00:00.000Z", "key" : 1561939200000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 2887.0 } }, { "key_as_string" : "2019-08-01T00:00:00.000Z", "key" : 1564617600000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 2966.0 } }, { "key_as_string" : "2019-09-01T00:00:00.000Z", "key" : 1567296000000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 3121.0 } } ] }, "avg_monthly_visits" : { "value" : 2582.8333333333335 } }
因此，每月平均博客访问量为 2582.83。 仔细研究我们上面描述的步骤，你可以了解管道聚合的工作方式。 他们采用指标和/或存储桶聚合的中间结果，并对其进行其他计算。 当你的数据不包含中间结果时，此方法非常有用，并且中间结果应在聚合过程中隐式导出。
Derivative Aggregation
这里写 Derivative 就是我们数学术语里的导数。
这是父管道聚合，用于计算父直方图或日期直方图聚合中指定指标的派生。此聚合有两个要求：
- 指标必须为数字，否则将无法找到导数。
- 直方图必须将 min_doc_count 设置为 0（这是直方图聚合的默认值）。如果 min_doc_count 大于 0，则将省略某些存储桶，这可能导致混淆或错误的导数值。
在数学中，函数的导数用于衡量函数值（输出值）相对于其自变量（输入值）变化的敏感性。换句话说，导数根据其变量评估某些函数的变化速度。将这一概念应用于我们的数据，我们可以说微分聚合计算的是与前一时期相比数值数据的变化速度。让我们看一个真实的例子，以更好地了解我们在说什么。
首先，我们将计算一阶导数。一阶导数告诉我们函数是在增加还是在减少，以及增加或减少了多少。看下面的例子：
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24GET traffic_stats/_search { "size":0, "aggs": { "visits_per_month": { "date_histogram": { "field": "date", "interval": "month" }, "aggs": { "total_visits": { "sum": { "field": "visits" } }, "visits_deriv": { "derivative": { "buckets_path": "total_visits" } } } } } }
buckets_path 指示 derivative 聚合将 total_visits 父聚合的输出用于 derivative（我们应使用父聚合，因为 derivatives 是父管道聚合）。
对以上查询的响应应类似于以下内容：
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135"aggregations" : { "visits_per_month" : { "buckets" : [ { "key_as_string" : "2018-10-01T00:00:00.000Z", "key" : 1538352000000, "doc_count" : 3, "total_visits" : { "value" : 2060.0 } }, { "key_as_string" : "2018-11-01T00:00:00.000Z", "key" : 1541030400000, "doc_count" : 3, "total_visits" : { "value" : 2141.0 }, "visits_deriv" : { "value" : 81.0 } }, { "key_as_string" : "2018-12-01T00:00:00.000Z", "key" : 1543622400000, "doc_count" : 3, "total_visits" : { "value" : 2949.0 }, "visits_deriv" : { "value" : 808.0 } }, { "key_as_string" : "2019-01-01T00:00:00.000Z", "key" : 1546300800000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 1844.0 }, "visits_deriv" : { "value" : -1105.0 } }, { "key_as_string" : "2019-02-01T00:00:00.000Z", "key" : 1548979200000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 2411.0 }, "visits_deriv" : { "value" : 567.0 } }, { "key_as_string" : "2019-03-01T00:00:00.000Z", "key" : 1551398400000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 3103.0 }, "visits_deriv" : { "value" : 692.0 } }, { "key_as_string" : "2019-04-01T00:00:00.000Z", "key" : 1554076800000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 2639.0 }, "visits_deriv" : { "value" : -464.0 } }, { "key_as_string" : "2019-05-01T00:00:00.000Z", "key" : 1556668800000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 2212.0 }, "visits_deriv" : { "value" : -427.0 } }, { "key_as_string" : "2019-06-01T00:00:00.000Z", "key" : 1559347200000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 2661.0 }, "visits_deriv" : { "value" : 449.0 } }, { "key_as_string" : "2019-07-01T00:00:00.000Z", "key" : 1561939200000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 2887.0 }, "visits_deriv" : { "value" : 226.0 } }, { "key_as_string" : "2019-08-01T00:00:00.000Z", "key" : 1564617600000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 2966.0 }, "visits_deriv" : { "value" : 79.0 } }, { "key_as_string" : "2019-09-01T00:00:00.000Z", "key" : 1567296000000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 3121.0 }, "visits_deriv" : { "value" : 155.0 } } ] } }
如果细心的开发者可以从上面的结果中可以看出来这里的 visits_deriv 其实就是我们在上一个例子中的 total_visits 减去相邻的两个查询结果的值所得到的。如果比较两个相邻的存储桶，你会发现一阶导数就是当前存储桶和前一个存储桶的总访问量之差。 例如：
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22{ "key_as_string" : "2019-08-01T00:00:00.000Z", "key" : 1564617600000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 2966.0 }, "visits_deriv" : { "value" : 79.0 } }, { "key_as_string" : "2019-09-01T00:00:00.000Z", "key" : 1567296000000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 3121.0 }, "visits_deriv" : { "value" : 155.0 } }
如你所见，2018年8月的访问总次数为 2966 次，而2019年9月的访问次数为 3121 次。如果从 3121 次中减去 2966 次，我们将得出一阶导数值155.0。 就这么简单！
我们其实也可以在 Kibana 中来展示这个数据。为了展示数据，我们必须创建一个关于 traffic_stats 的 index pattern。如果你还不知道如何来创建一个 index pattern 的话，那么请阅读我的另外一篇文章 “Kibana: 如何使用 Search Bar”。
为了可视化 derivative，我们需要选择 derivative 管道聚合和导数使用的自定义指标，即 “visits” 字段上的总和。 在X轴上，我们应该使用“ monthly” 间隔在 “date” 字段上定义 “日期直方图” 聚合。 运行可视化后，Kibana 将为每个导数创建竖线。 正导数将放置在靠近图形顶部的位置，负导数将放置在靠近图形底部的位置。
二阶 Derivative
二阶导数是双导数或该导数的导数。 它测量数量变化率本身如何变化。
在 Elasticsearch 中，我们可以通过 derivative 管道聚合链接到另一个 derivative 管道聚合的输出上来计算二阶导数。 这样，我们首先计算一阶导数，然后根据一阶导数计算二阶导数。 让我们看下面的例子：
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29GET traffic_stats/_search { "size": 0, "aggs": { "visits_per_month": { "date_histogram": { "field": "date", "interval": "month" }, "aggs": { "total_visits": { "sum": { "field": "visits" } }, "visits_deriv": { "derivative": { "buckets_path": "total_visits" } }, "visits_2nd_deriv": { "derivative": { "buckets_path": "visits_deriv" } } } } } }
如你所见，一阶导数使用通过总和计算得出的 total_visits 路径，而二阶导数使用通往第一个导数管道的 visits_deriv 的路径。 这样，我们可以将二阶导数计算视为双管道聚合。 上面的查询应返回以下响应：
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165"aggregations" : { "visits_per_month" : { "buckets" : [ { "key_as_string" : "2018-10-01T00:00:00.000Z", "key" : 1538352000000, "doc_count" : 3, "total_visits" : { "value" : 2060.0 } }, { "key_as_string" : "2018-11-01T00:00:00.000Z", "key" : 1541030400000, "doc_count" : 3, "total_visits" : { "value" : 2141.0 }, "visits_deriv" : { "value" : 81.0 } }, { "key_as_string" : "2018-12-01T00:00:00.000Z", "key" : 1543622400000, "doc_count" : 3, "total_visits" : { "value" : 2949.0 }, "visits_deriv" : { "value" : 808.0 }, "visits_2nd_deriv" : { "value" : 727.0 } }, { "key_as_string" : "2019-01-01T00:00:00.000Z", "key" : 1546300800000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 1844.0 }, "visits_deriv" : { "value" : -1105.0 }, "visits_2nd_deriv" : { "value" : -1913.0 } }, { "key_as_string" : "2019-02-01T00:00:00.000Z", "key" : 1548979200000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 2411.0 }, "visits_deriv" : { "value" : 567.0 }, "visits_2nd_deriv" : { "value" : 1672.0 } }, { "key_as_string" : "2019-03-01T00:00:00.000Z", "key" : 1551398400000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 3103.0 }, "visits_deriv" : { "value" : 692.0 }, "visits_2nd_deriv" : { "value" : 125.0 } }, { "key_as_string" : "2019-04-01T00:00:00.000Z", "key" : 1554076800000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 2639.0 }, "visits_deriv" : { "value" : -464.0 }, "visits_2nd_deriv" : { "value" : -1156.0 } }, { "key_as_string" : "2019-05-01T00:00:00.000Z", "key" : 1556668800000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 2212.0 }, "visits_deriv" : { "value" : -427.0 }, "visits_2nd_deriv" : { "value" : 37.0 } }, { "key_as_string" : "2019-06-01T00:00:00.000Z", "key" : 1559347200000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 2661.0 }, "visits_deriv" : { "value" : 449.0 }, "visits_2nd_deriv" : { "value" : 876.0 } }, { "key_as_string" : "2019-07-01T00:00:00.000Z", "key" : 1561939200000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 2887.0 }, "visits_deriv" : { "value" : 226.0 }, "visits_2nd_deriv" : { "value" : -223.0 } }, { "key_as_string" : "2019-08-01T00:00:00.000Z", "key" : 1564617600000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 2966.0 }, "visits_deriv" : { "value" : 79.0 }, "visits_2nd_deriv" : { "value" : -147.0 } }, { "key_as_string" : "2019-09-01T00:00:00.000Z", "key" : 1567296000000, "doc_count" : 2, "total_visits" : { "value" : 3121.0 }, "visits_deriv" : { "value" : 155.0 }, "visits_2nd_deriv" : { "value" : 76.0 } } ] } }
让我们仔细查看两个相邻的存储桶，看看二阶导数的真正含义是：
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25{ "key_as_string" : "2018-11-01T00:00:00.000Z", "key" : 1541030400000, "doc_count" : 3, "total_visits" : { "value" : 2141.0 }, "visits_deriv" : { "value" : 81.0 } }, { "key_as_string" : "2018-12-01T00:00:00.000Z", "key" : 1543622400000, "doc_count" : 3, "total_visits" : { "value" : 2949.0 }, "visits_deriv" : { "value" : 808.0 }, "visits_2nd_deriv" : { "value" : 727.0 } },
因此，如你所见，一阶导数就是当前存储桶（例如2018-12-01存储桶）与前一个存储桶（2019-11-01）的总访问量之差。 这就是我们从前面的示例中了解到的信息。 在我们的案例中，此差异为808（2949-2141）。
什么是二阶导数？ 只是两个相邻存储桶的一阶导数之间的差异。 例如，“ 2018-11-01” 存储桶的一阶导数为81，而 “ 2018-12-01” 存储桶的一阶导数为808.0。 因此，“ 2018-12-01” 存储桶的二阶导数是 727.0（808-81）。 简单！
注意：前两个存储桶没有二阶导数，因为我们需要至少一阶导数的两个数据点来计算二阶导数。
Min and Max Bucket Aggregation
最大存储桶聚合是同级管道聚合，它在同级聚合中搜索具有某个度量最大值的存储桶，并同时输出存储桶的值和键值。 指标必须是数字，同级聚合必须是多桶聚合。
在以下示例中，最大存储桶聚合计算日期直方图聚合生成的所有存储桶中每月访问的最大次数。 在这种情况下，最大存储桶聚合针对的是 total_visits 总和聚合（即其同级聚合）的结果。
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24POST traffic_stats/_search { "size": 0, "aggs": { "visits_per_month": { "date_histogram": { "field": "date", "interval": "month" }, "aggs": { "total_visits": { "sum": { "field": "visits" } } } }, "max_monthly_visits": { "max_bucket": { "buckets_path": "visits_per_month>total_visits" } } } }
查询的结果是：
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我们从上面的结果可以看出来 max_monthly_visits 的值是3121.0，它是所有2019-09-01的 total_visits 值。同样的，我们也可以通过 Kibana 的方式来查询这个结果：
最小存储桶聚合具有相同的逻辑。 为了使其工作，我们只需要在查询中用 min_bucket 替换 max_bucket。
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24POST traffic_stats/_search { "size": 0, "aggs": { "visits_per_month": { "date_histogram": { "field": "date", "interval": "month" }, "aggs": { "total_visits": { "sum": { "field": "visits" } } } }, "min_monthly_visits": { "min_bucket": { "buckets_path": "visits_per_month>total_visits" } } } }
结果是：
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Sum 及 Cumulative Sum Buckets Aggregations
在某些情况下，你需要计算通过其他某种聚合计算得出的所有存储桶值的总和。 在这种情况下，你可以使用总和存储桶聚合，这是同级管道聚合。
让我们计算所有存储桶中每月访问量的总和：
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如你所见，此管道聚合针对的是同级 total_visits 聚合，该聚合代表每月的总访问量。 响应应如下所示：
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因此，我们的总管道聚合简单地计算了每个存储桶每月访问的总和，其本身就是兄弟总和聚合所计算的每月所有访问的总和。
累积总和采用不同的方法。 通常，累积和是给定序列的部分和的序列。 例如，序列 {a，b，c，...} 的累积和为 a，a + b，a + b + c，...
Cumulative sun aggregation 是父管道聚合，用于计算父直方图（或 date_histogram）聚合中指定指标的累积总和。 与其他父管道聚合一样，指定的指标必须为数字，并且封闭的直方图必须将 min_doc_count 设置为0（直方图聚合的默认设置）。
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我们也可以通过 Kibana 来操作展示这个数据：
相应数据为：
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如你所见，聚合首先计算两个存储桶的总和，然后将结果加到下一个存储桶的值，依此类推。 这样，它将累加序列中所有存储桶的总和。
总结：
而已！ 如我们所见，管道聚合有助于实现涉及中间值和其他聚合产生的存储桶的复杂计算。 这允许提取复杂的度量，例如导数，移动平均值，二阶导数和其他在数据中不直接可用的度量，并且涉及要计算的多个中间步骤。
参考：
【1】Pipeline Aggregations | Elasticsearch Guide [7.5] | Elastic
【2】Comprehensive Guide to Elasticsearch Pipeline Aggregations: Part I | Qbox HES
最后
以上就是现代红酒最近收集整理的关于Elasticsearch：pipeline aggregation 介绍教程总结：的全部内容，更多相关Elasticsearch：pipeline内容请搜索靠谱客的其他文章。
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