过滤范围聚合存储桶
是一种在云计算中用于存储和管理大规模数据的解决方案。它通过将数据存储在分布式的存储桶中，提供了高可靠性、高扩展性和低成本的存储服务。
概念： 过滤范围聚合存储桶（Filtered Range Aggregated Bucket，FRAB）是一种数据存储桶的类型，它可以根据特定的过滤器条件对存储的数据进行筛选和聚合。
分类： 过滤范围聚合存储桶可以分为以下两类：
- 过滤式存储桶：根据预定义的过滤条件对数据进行过滤和聚合。只有满足过滤条件的数据才会被存储和处理。
- 范围聚合存储桶：将数据根据范围进行聚合，例如按时间范围、地理位置范围或其他自定义范围对数据进行聚合。
优势：
- 弹性扩展：过滤范围聚合存储桶可以根据数据量的增加或减少自动扩展或收缩，以适应不同规模的数据存储需求。
- 高可靠性：存储桶通常采用分布式存储架构，具备高度可靠性和数据冗余，能够保护数据免受硬件故障或数据损坏的影响。
- 低成本：过滤范围聚合存储桶提供了高效的数据存储和管理机制，以较低的成本提供大规模的数据存储服务。
应用场景： 过滤范围聚合存储桶广泛应用于以下场景：
- 大数据分析：通过过滤和聚合存储桶中的数据，进行复杂的大数据分析任务，例如基于时间范围的日志分析、基于地理位置范围的用户行为分析等。
- 物联网数据存储：将物联网设备产生的海量数据存储到过滤范围聚合存储桶中，便于后续数据处理和分析。
- 多媒体处理：存储和管理大规模的音视频、图像等多媒体数据，例如实时视频流存储和分发、图像识别等。
- 日志存储：存储和管理应用程序产生的日志数据，以支持故障排查、性能监控和日志分析等工作。
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结果
{“接受”：5，"timed_out"：false，"_shards"：{“总计”：5，“成功”：5，“失败”：0 }，“命中”：{“总计”：1，"max_score"：0，“命中”：[}]，“聚合”：{“筛选”：{ "doc_count"：1，"book_category"：{ "doc_count_error_upper_bound"：0，"sum_other_doc_count"：0，“桶”
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filtered:
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"must_not":
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目前，1.4分支(以及可能更老的分支)按"doc_count“对存储桶进行排序，这是不可预测的。我希望能够以预定义的顺序输出存储桶。
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