比较来自按日期分区的不同索引的两个elasticsearch文档字段
比较来自按日期分区的不同索引的两个elasticsearch文档字段
提问于 2019-03-22 02:26:04
我使用以下简化的结构将数据按天分区(考虑数组中的对象是单独的文档)。实际文档数量将超过1000万：
/products-2019.01.01
[
{
"id": 1,
"name": "Product1",
"price": 15
},
{
"id": 2,
"name": "Product2",
"price": 10
},
{
"id": 3,
"name": "Product3",
"price": 10
}
]/products-2019.01.02
[
{
"id": 1,
"name": "Product1",
"price": 10
},
{
"id": 2,
"name": "Product2",
"price": 12
},
{
"id": 3,
"name": "Product3",
"price": 10
}
]/products-2019.01.03
[
{
"id": 1,
"name": "Product1",
"price": 10
},
{
"id": 2,
"name": "Product2",
"price": 10
},
{
"id": 3,
"name": "Product3",
"price": 13
}
]我的用例是，我需要比较两个确切日期之间的价格，在这种情况下，它可能是：
vs 2019.01.02
- 2019.01.01 vs 2019.01.03
- 2019.01.02 vs 2019.01.03
- 2019.01.01
显然，每日数据越多，可能的组合就越多。
如果我必须比较2019.01.01和2019.01.03，查询必须返回2，因为产品1和产品3的价格在这两个索引之间是不同的。
我正在寻找帮助来构建这样的查询，并对任何其他数据模型建议持开放态度。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-03-22 06:52:54
我认为在这种情况下，您可以根据id和价格进行聚合，然后添加min_doc_count来过滤掉两个索引中不同的部分
GET logs1,logs2/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"by_product": {
"terms": {
"script": {
"inline": "doc.id+'_'+doc.price"
},
"min_doc_count": 2
}
}
}
}页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55286966
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