在ElasticSearch中,可以对非索引字段求和。ElasticSearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎,它基于Lucene库构建而成,提供了强大的全文搜索和分析功能。
在ElasticSearch中,索引字段是经过特殊处理并建立索引的字段,可以用于快速搜索和过滤数据。而非索引字段则是没有建立索引的字段,通常用于存储一些不需要进行搜索和过滤的数据。
虽然非索引字段默认情况下不能直接进行聚合操作,但是可以通过使用脚本来实现对非索引字段的求和。脚本可以在聚合操作中使用,通过对每个文档的非索引字段进行累加,最终得到求和的结果。
以下是一个示例的聚合查询,用于对非索引字段进行求和:
POST /index/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"sum_field": {
"sum": {
"script": {
"source": "doc['non_indexed_field'].value"
}
}
}
}
}
在上述示例中,index
是要进行查询的索引名称,non_indexed_field
是要进行求和的非索引字段名称。通过使用sum
聚合和脚本,可以对非索引字段进行求和操作。
需要注意的是,对非索引字段进行求和可能会影响查询性能,因为需要遍历所有文档并执行脚本。因此,在设计数据模型时,应根据实际需求和性能考虑,合理选择是否对非索引字段进行求和操作。
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