ES官网reference翻译文章(11)—Avg Aggregation均值聚合

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我是靠谱客的博主灵巧小笼包，最近开发中收集的这篇文章主要介绍ES官网reference翻译文章(11)—Avg Aggregation均值聚合，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

对ES官网的reference的翻译，同时也是备忘，ES版本为7.5

下面是正文翻译，附上原文链接

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-metrics-avg-aggregation.html

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均值聚合

一种单值指标聚合，计算从聚合的文档中提取出来的数值的平均值的。这些数值可以从文档中某些特定的数值字段中提取出来，也可以使用给定的脚本生成。

假设数据由代表学生考试成绩的文档(0-100)组成，我们可以这样计算学生的平均成绩：

curl -X POST http://host_ip:host_port/exams/_search?pretty
-H 'content-type:application/json'
-d '{
"size": 0,
"aggs":{
"avg_grade": {
"avg": {
"field": "grade"
}
}
}
}'

上面的聚合会计算所有文档的平均成绩，聚合的类型是avg, "field"定义了文档中被用于计算平均值的数值字段，上面的请求会返回：

{
...
"aggregations": {
"avg_grade": {
"value": 75.0
}
}
}

聚合的名字(avg_grade)也可以作为从返回的响应中提取出聚合结果的key。

脚本

基于脚本可以计算平均成绩：

curl -X POST http://host_ip:host_port/exams/_search?pretty
-H 'content-type:application/json'
-d '{
"size": 0,
"aggs":{
"avg_grade": {
"avg": {
"script": {
"source": "doc.grade.value"
}
}
}
}
}'

上面这种方式将会把script参数解释为内联脚本(无痛的脚本语言，不需要脚本参数)。如果要使用缓存的脚本，使用下面的方式(可以参考上上篇博文：params允许把脚本中所有动态的表达式定义为参数，这种方式可以让脚本在调用间保持为静态的（这会确保使用的是ES中缓存的编译过的脚本）)：

curl -X POST http://host_ip:host_port/exams/_search?pretty
-H 'content-type:application/json'
-d '{
"size": 0,
"aggs":{
"avg_grade": {
"avg": {
"script": {
"id": "my_script",
"params": {
"field": "grade"
}
}
}
}
}
}'

值脚本

有可能exam的层次比学生的水平要高，我们需要进行成绩校正，我们可以使用值脚本来得到新的平均值(也可以参考上上篇博文：当聚合中既配置了field又设置了script时，script就会被当成value script。普通的script会基于文档的层次评估（即这个脚本可以获得与文档相关的所有数据），value script是在值的层次上评估的，在这种模式下，value是从配置的field字段中提取出来的，script则被用来对这些值进行transform)：

curl -X POST http://host_ip:host_port/exams/_search?pretty
-H 'content-type:application/json'
-d '{
"size": 0,
"aggs":{
"avg_corrected_grade": {
"avg": {
"field": "grade",
"script": {
"lang": "painless",
"source": "_value*params.correction",
"params": {
"correction": 1.2
}
}
}
}
}
}'

丢失的值

missing参数定义了某个字段缺失值的文档应该被如何处理。默认的，这些文档会被忽略，但我们也可以把这些文档当作它们这个字段有某个值来对待。

curl -X POST http://host_ip:host_port/exams/_search?pretty
-H 'content-type:application/json'
-d '{
"size": 0,
"aggs":{
"avg_grade": {
"avg": {
"field": "grade",
"missing": 10
}
}
}
}'

上面的请求意味着grade缺失的文档会跟grade=10的文档落入相同的bucket中。