累积和聚合 #

cumulative_sum 累积和聚合是一个父聚合，用于计算上一个聚合的存储分组的累积总和。

累积和是给定序列的部分和的序列。例如，序列 {a，b，c,...} 的累积和为 a、a+b、a+b+c 等。您可以使用累积总和来可视化字段随时间的变化率。

参数说明 #

cumulative_sum 聚合采用以下参数。

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，cumulative_sum 聚合计算每个月存储分组的累积字节数：

GET sample_data_logs/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "sales_per_month": {
      "date_histogram": {
        "field": "@timestamp",
        "calendar_interval": "month"
      },
      "aggs": {
        "no-of-bytes": {
          "sum": {
            "field": "bytes"
          }
        },
        "cumulative_bytes": {
          "cumulative_sum": {
            "buckets_path": "no-of-bytes"
          }
        }
      }
    }
  }
}

返回内容

{
  "took": 8,
  "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": "2025-03-01T00:00:00.000Z",
          "key": 1740787200000,
          "doc_count": 480,
          "no-of-bytes": {
            "value": 2804103
          },
          "cumulative_bytes": {
            "value": 2804103
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2025-04-01T00:00:00.000Z",
          "key": 1743465600000,
          "doc_count": 6849,
          "no-of-bytes": {
            "value": 39103067
          },
          "cumulative_bytes": {
            "value": 41907170
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2025-05-01T00:00:00.000Z",
          "key": 1746057600000,
          "doc_count": 6745,
          "no-of-bytes": {
            "value": 37818519
          },
          "cumulative_bytes": {
            "value": 79725689
          }
        }
      ]
    }
  }
}