扩展统计聚合 #

extended_stats 扩展统计聚合是统计数据 stats 聚合的更全面版本。除了统计数据提供的基本统计指标外，extended_stats 还计算以下内容：

• 平方和
• 方差
• 总体方差
• 抽样方差
• 标准差
• 总体标准差
• 抽样标准差
• 标准差界限： ** 上限 ** 下限 ** 总体上限 ** 总体下限 ** 抽样上限 ** 抽样下限

其中标准差和方差是总体统计量；它们分别始终等于总体标准差和方差。

std_deviation_bounds 对象定义了一个范围，该范围在均值（默认为两个标准差）的上方和下方跨越指定的标准差数量。此对象始终包含在输出中，但仅对正态分布的数据才有意义。在解释这些值之前，请验证您的数据集是否遵循正态分布。

参数说明 #

extended_stats 聚合采用以下参数。

参考样例 #

以下示例请求数据中 taxful_total_price 的扩展统计信息：

GET sample_data_ecommerce/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "extended_stats_taxful_total_price": {
      "extended_stats": {
        "field": "taxful_total_price"
      }
    }
  }
}

返回内容 #

该内容包含 taxful_total_price 的扩展统计信息：

...
"aggregations" : {
  "extended_stats_taxful_total_price" : {
    "count" : 4675,
    "min" : 6.98828125,
    "max" : 2250.0,
    "avg" : 75.05542864304813,
    "sum" : 350884.12890625,
    "sum_of_squares" : 3.9367749294174194E7,
    "variance" : 2787.59157113862,
    "variance_population" : 2787.59157113862,
    "variance_sampling" : 2788.187974983536,
    "std_deviation" : 52.79764740155209,
    "std_deviation_population" : 52.79764740155209,
    "std_deviation_sampling" : 52.80329511482722,
    "std_deviation_bounds" : {
      "upper" : 180.6507234461523,
      "lower" : -30.53986616005605,
      "upper_population" : 180.6507234461523,
      "lower_population" : -30.53986616005605,
      "upper_sampling" : 180.66201887270256,
      "lower_sampling" : -30.551161586606312
    }
  }
 }
}

定义计算边界 #

可以通过将 sigma 参数设置为任何非负值来定义用于计算 std_deviation_bounds 区间的标准偏差数。

示例：定义计算边界 #

设置标准偏差的数量为 std_deviation_bounds 到 3 :

GET sample_data_ecommerce/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "extended_stats_taxful_total_price": {
      "extended_stats": {
        "field": "taxful_total_price",
        "sigma": 3
      }
    }
  }
}

这会改变标准差界限：

{
...
  "aggregations": {
...
      "std_deviation_bounds": {
        "upper": 233.44837084770438,
        "lower": -83.33751356160813,
        "upper_population": 233.44837084770438,
        "lower_population": -83.33751356160813,
        "upper_sampling": 233.46531398752978,
        "lower_sampling": -83.35445670143353
      }
    }
  }
}

缺省值处理 #

可以为聚合字段的缺失实例分配一个值。有关更多信息，请参阅缺失聚合。 准备一个示例索引，通过导入以下文档：

POST _bulk
{ "create": { "_index": "students", "_id": "1" } }
{ "name": "John Doe", "gpa": 3.89, "grad_year": 2022}
{ "create": { "_index": "students", "_id": "2" } }
{ "name": "Jonathan Powers", "grad_year": 2025 }
{ "create": { "_index": "students", "_id": "3" } }
{ "name": "Jane Doe", "gpa": 3.52, "grad_year": 2024 }

示例：替换缺省值 #

计算 extended_stats ，将缺失的 GPA 字段替换为 0 ：

GET students/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "extended_stats_gpa": {
      "extended_stats": {
        "field": "gpa",
        "missing": 0
      }
    }
  }
}

在返回内容中， gpa 的所有缺失值被替换为 0 ：

...
  "aggregations": {
    "extended_stats_gpa": {
      "count": 3,
      "min": 0,
      "max": 3.890000104904175,
      "avg": 2.4700000286102295,
      "sum": 7.4100000858306885,
      "sum_of_squares": 27.522500681877148,
      "variance": 3.0732667526245145,
      "variance_population": 3.0732667526245145,
      "variance_sampling": 4.609900128936772,
      "std_deviation": 1.7530735160353415,
      "std_deviation_population": 1.7530735160353415,
      "std_deviation_sampling": 2.147067797936705,
      "std_deviation_bounds": {
        "upper": 5.976147060680912,
        "lower": -1.0361470034604534,
        "upper_population": 5.976147060680912,
        "lower_population": -1.0361470034604534,
        "upper_sampling": 6.7641356244836395,
        "lower_sampling": -1.8241355672631805
      }
    }
  }
}

示例：忽略缺省值 #

计算 extended_stats 但不分配 missing 参数：

GET students/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "extended_stats_gpa": {
      "extended_stats": {
        "field": "gpa"
      }
    }
  }
}

计算扩展统计信息，忽略包含缺失字段值的文档（默认行为）：

...
  "aggregations": {
    "extended_stats_gpa": {
      "count": 2,
      "min": 3.5199999809265137,
      "max": 3.890000104904175,
      "avg": 3.7050000429153442,
      "sum": 7.4100000858306885,
      "sum_of_squares": 27.522500681877148,
      "variance": 0.03422502293587115,
      "variance_population": 0.03422502293587115,
      "variance_sampling": 0.0684500458717423,
      "std_deviation": 0.18500006198883057,
      "std_deviation_population": 0.18500006198883057,
      "std_deviation_sampling": 0.2616295967044675,
      "std_deviation_bounds": {
        "upper": 4.075000166893005,
        "lower": 3.334999918937683,
        "upper_population": 4.075000166893005,
        "lower_population": 3.334999918937683,
        "upper_sampling": 4.228259236324279,
        "lower_sampling": 3.1817408495064092
      }
    }
  }
}

包含缺失 GPA 值的文档在此计算中被省略。注意 count 中的差异。