Уникальные ключи после агрегирования данных в elasticsearch

Question

У меня есть следующие документы в моем индексе.

{"id":"1","Ref":192,"valueId":596,"locationId":45} 
{"id":"21","Ref":192,"valueId":596,"locationId":323} 
{"id":"31","Ref":192,"valueId":5596,"locationId":5435} 
{"id":"41","Ref":192,"valueId":5596,"locationId":535} 
{"id":"51","Ref":192,"valueId":5996,"locationId":78} 
{"id":"61","Ref":192,"valueId":5996,"locationId":6565} 
{"id":"71","Ref":192,"valueId":5196,"locationId":868} 
{"id":"81","Ref":192,"valueId":5296,"locationId":68687} 
{"id":"91","Ref":192,"valueId":5296,"locationId":6836} 
{"id":"101","Ref":192,"valueId":5296,"locationId":96} 
{"id":"111","Ref":192,"valueId":5396,"locationId":56} 

{"id":"121","Ref":576,"valueId":5396,"locationId":5} 
{"id":"131","Ref":576,"valueId":5496,"locationId":8} 
{"id":"141","Ref":576,"valueId":5496,"locationId":5356} 
{"id":"151","Ref":576,"valueId":5496,"locationId":896} 
{"id":"261","Ref":576,"valueId":5896,"locationId":99} 
{"id":"271","Ref":576,"valueId":5896,"locationId":8589} 
{"id":"671","Ref":576,"valueId":5896,"locationId":999} 
{"id":"431","Ref":576,"valueId":5896,"locationId":3565868} 
{"id":"241","Ref":576,"valueId":5896,"locationId":9998} 

Как построить QUERTY (aggreagtions) в упругом поиска таким образом, что он возвращает результат следующим

{ 
    "key" : 192, "Count" : 5, 
    "key" : 576, "Count" : 3 
} 

Count 5 for the key 192 implies number of distinct valueIds for the "Ref"= 192, 
Count 3 for the key 576 implies number of distinct valueIds for the "Ref" =576 

Может кто-то пожалуйста, помогите мне ..?
Мне нужно только через агрегаты.
Благодарности

Answer 1

POST test/_search 
{ 
    "size": 0, 
    "aggs": { 
     "refs": { 
     "terms": { 
      "field": "Ref" 
     }, 
     "aggs": { 
      "valueIdCount": { 
       "cardinality": { 
        "field": "valueId" 
       } 
      } 
     } 
     } 
    } 
} 

Это должно сделать трюк (хотя JSON не совсем то, что вы ожидали).

• Во-первых, мы используем обычное агрегирование условий для разделения всех документов на ведра.
• Для каждого ведра мы используем агрегацию мощности, чтобы узнать, сколько различных значений значений мы находим в каждом ковше.

Вот результат (получается у нас есть 6 различных valueIds для ключа 192, а не 5):

{ 
    [...] 
    "aggregations": { 
     "refs": { 
     "doc_count_error_upper_bound": 0, 
     "sum_other_doc_count": 0, 
     "buckets": [ 
      { 
       "key": 192, 
       "doc_count": 11, 
       "valueIdCount": { 
        "value": 6 
       } 
      }, 
      { 
       "key": 576, 
       "doc_count": 9, 
       "valueIdCount": { 
        "value": 3 
       } 
      } 
     ] 
     } 
    } 
} 

Answer 2

POST your_index/_search 
{ 
    "size": 0, 
    "aggs": { 
    "keys": { 
     "terms": { 
     "field": "Ref" 

     } 
    } 
    } 
} 

Вы можете получить больше примеров here