分组排序聚合 #

bucket_sort 分组排序聚合是一个父聚合，它对其父多存储分组聚合生成的存储分组进行排序或截断。

在 bucket_sort 聚合中，您可以按多个字段对存储分组进行排序，每个字段都有自己的排序顺序。可以按存储分组的键、文档计数或子聚合中的值进行排序。您还可以使用 from 和 size 参数来截断结果，无论是否进行排序。

有关指定排序顺序的信息，请参阅排序结果 。

参数说明 #

bucket_sort 聚合采用以下参数。

您必须至少提供一个 sort、from 和 size。

参考样例 #

以下示例创建间隔为一个月的日期直方图。sum 子聚合计算每个月所有字节的总和。最后，聚合按字节数降序对存储分组进行排序：

GET sample_data_logs/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "sales_per_month": {
      "date_histogram": {
        "field": "@timestamp",
        "calendar_interval": "month"
      },
      "aggs": {
        "total_bytes": {
          "sum": {
            "field": "bytes"
          }
        },
        "bytes_bucket_sort": {
          "bucket_sort": {
            "sort": [
              { "total_bytes": { "order": "desc" } }
            ]
          }
        }
      }
    }
  }
}

返回内容 #

聚合按总字节数降序对存储分组重新排序：

{
  "took": 3,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 10000,
      "relation": "gte"
    },
    "max_score": null,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "sales_per_month": {
      "buckets": [
        {
          "key_as_string": "2025-05-01T00:00:00.000Z",
          "key": 1746057600000,
          "doc_count": 7072,
          "total_bytes": {
            "value": 40124337
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2025-06-01T00:00:00.000Z",
          "key": 1748736000000,
          "doc_count": 6056,
          "total_bytes": {
            "value": 34123131
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2025-04-01T00:00:00.000Z",
          "key": 1743465600000,
          "doc_count": 946,
          "total_bytes": {
            "value": 5478221
          }
        }
      ]
    }
  }
}

示例：截取结果 #

要截取结果，请提供 from 和/或 size 参数。以下示例执行相同的排序，但返回两个存储分组，从第二个存储分组开始：

GET sample_data_logs/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "sales_per_month": {
      "date_histogram": {
        "field": "@timestamp",
        "calendar_interval": "month"
      },
      "aggs": {
        "total_bytes": {
          "sum": {
            "field": "bytes"
          }
        },
        "bytes_bucket_sort": {
          "bucket_sort": {
            "sort": [
              { "total_bytes": { "order": "desc" } }
            ],
            "from": 1,
            "size": 2
          }
        }
      }
    }
  }
}

聚合返回两个排序的存储分组：

{
  "took": 2,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 10000,
      "relation": "gte"
    },
    "max_score": null,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "sales_per_month": {
      "buckets": [
        {
          "key_as_string": "2025-06-01T00:00:00.000Z",
          "key": 1748736000000,
          "doc_count": 6056,
          "total_bytes": {
            "value": 34123131
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2025-04-01T00:00:00.000Z",
          "key": 1743465600000,
          "doc_count": 946,
          "total_bytes": {
            "value": 5478221
          }
        }
      ]
    }
  }
}

要截取结果而不进行排序，请省略 sort 参数：

GET sample_data_logs/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "sales_per_month": {
      "date_histogram": {
        "field": "@timestamp",
        "calendar_interval": "month"
      },
      "aggs": {
        "total_bytes": {
          "sum": {
            "field": "bytes"
          }
        },
        "bytes_bucket_sort": {
          "bucket_sort": {
            "from": 1,
            "size": 2
          }
        }
      }
    }
  }
}