最小值分组聚合 #

min_bucket 最小值分组聚合是一个同级聚合，用于计算先前聚合中每个分组中某个指标的最小值。

指定的指标必须是数值型，并且同级聚合必须是多分组聚合。

参数说明 #

min_bucket 聚合采用以下参数。

参考样例 #

以下示例创建一个日期直方图，间隔为一个月。 sum 子聚合计算每个月的字节总和。最后， min_bucket 聚合找到最小值——这些分组中最小的一个：

POST sample_data_logs/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "visits_per_month": {
      "date_histogram": {
        "field": "@timestamp",
        "interval": "month"
      },
      "aggs": {
        "sum_of_bytes": {
          "sum": {
            "field": "bytes"
          }
        }
      }
    },
    "min_monthly_bytes": {
      "min_bucket": {
        "buckets_path": "visits_per_month>sum_of_bytes"
      }
    }
  }
}

返回内容 #

min_bucket 聚合返回跨多个分组的指定指标的最小值。在这个示例中，它计算了 sum_of_bytes 指标在 visits_per_month 中的每月最小字节数。 value 字段显示了在所有分组中找到的最小值。 keys 数组包含观察到该最小值的分组的键。它是一个数组，因为多个分组可以具有相同的最小值。在这种情况下，所有匹配的分组键都会被包含。这确保了即使多个时间段（或分组项）具有相同的最小值，结果也是准确的：

{
  "took": 7,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 10000,
      "relation": "gte"
    },
    "max_score": null,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "visits_per_month": {
      "buckets": [
        {
          "key_as_string": "2025-03-01T00:00:00.000Z",
          "key": 1740787200000,
          "doc_count": 480,
          "sum_of_bytes": {
            "value": 2804103
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2025-04-01T00:00:00.000Z",
          "key": 1743465600000,
          "doc_count": 6849,
          "sum_of_bytes": {
            "value": 39103067
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2025-05-01T00:00:00.000Z",
          "key": 1746057600000,
          "doc_count": 6745,
          "sum_of_bytes": {
            "value": 37818519
          }
        }
      ]
    },
    "min_monthly_bytes": {
      "value": 2804103,
      "keys": [
        "2025-03-01T00:00:00.000Z"
      ]
    }
  }
}