百分位数分组聚合

百分位数分组聚合 #

percentiles_bucket 百分位数分组聚合是一个同级聚合，用于计算分位数的位置。

percentiles_bucket 聚合精确计算分位数，不使用近似或插值。每个分位数都返回为目标分位数小于或等于的最近值。

percentiles_bucket 聚合需要将整个值列表临时保存在内存中，即使对于大型数据集也是如此。相比之下， percentiles 指标聚合使用更少的内存，但会近似百分比。

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 #

percentiles_bucket聚合采用以下参数。

参数必需/可选数据类型描述
buckets_path必需String要聚合的聚合分组的路径。参见分组路径。
gap_policy可选String应用于缺失数据的策略。有效值为 skip 和 insert_zeros 。默认为 skip 。参见数据间隙。
format可选StringDecimalFormat 格式字符串。返回聚合的 value_as _string 属性中的格式化输出。
percents可选List一个包含任意数量数值百分比值的列表，这些值将被包含在输出中。有效值为 0.0 到 100.0（含）。默认为 [1.0, 5.0, 25.0, 50.0, 75.0, 95.0, 99.0] 。
keyed可选Boolean是否将输出格式化为字典，而不是键值对对象数组。默认为 true （以键值对格式化输出）。

参考样例 #

以下示例创建一个以一周为间隔的日期直方图。 sum 子聚合为每周汇总 taxful_total_price 。最后， percentiles_bucket 聚合计算这些汇总的每周百分位数值：

POST sample_data_ecommerce/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "weekly_sales": {
      "date_histogram": {
        "field": "order_date",
        "calendar_interval": "week"
      },
      "aggs": {
        "total_price": {
          "sum": {
            "field": "taxful_total_price"
          }
        }
      }
    },
    "percentiles_monthly_sales": {
      "percentiles_bucket": {
        "buckets_path": "weekly_sales>total_price"
      }
    }
  }
}

聚合返回每周价格总计的默认百分位数值：

{
  "took": 4,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 4675,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": null,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "weekly_sales": {
      "buckets": [
        {
          "key_as_string": "2025-03-24T00:00:00.000Z",
          "key": 1742774400000,
          "doc_count": 582,
          "total_price": {
            "value": 41455.5390625
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2025-03-31T00:00:00.000Z",
          "key": 1743379200000,
          "doc_count": 1048,
          "total_price": {
            "value": 79448.60546875
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2025-04-07T00:00:00.000Z",
          "key": 1743984000000,
          "doc_count": 1048,
          "total_price": {
            "value": 78208.4296875
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2025-04-14T00:00:00.000Z",
          "key": 1744588800000,
          "doc_count": 1073,
          "total_price": {
            "value": 81277.296875
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2025-04-21T00:00:00.000Z",
          "key": 1745193600000,
          "doc_count": 924,
          "total_price": {
            "value": 70494.2578125
          }
        }
      ]
    },
    "percentiles_monthly_sales": {
      "values": {
        "1.0": 41455.5390625,
        "5.0": 41455.5390625,
        "25.0": 70494.2578125,
        "50.0": 78208.4296875,
        "75.0": 79448.60546875,
        "95.0": 81277.296875,
        "99.0": 81277.296875
      }
    }
  }
}

示例：选项修改 #

下一个示例使用与上一个示例相同的数据计算百分位数，但有以下不同：

  • percents 参数指定仅计算第 25、50 和 75 个百分位数。
  • 使用 format 参数追加字符串格式输出。
  • 通过将 keyed 参数设置为 false ，结果以键值对对象形式显示（追加字符串值）。
POST sample_data_ecommerce/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "weekly_sales": {
      "date_histogram": {
        "field": "order_date",
        "calendar_interval": "week"
      },
      "aggs": {
        "total_price": {
          "sum": {
            "field": "taxful_total_price"
          }
        }
      }
    },
    "percentiles_monthly_sales": {
      "percentiles_bucket": {
        "buckets_path": "weekly_sales>total_price",
        "percents": [25.0, 50.0, 75.0],
        "format": "$#,###.00",
        "keyed": false
      }
    }
  }
}

选项修改的输出：

{
  "took": 5,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 4675,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": null,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "weekly_sales": {
      "buckets": [
        {
          "key_as_string": "2025-03-24T00:00:00.000Z",
          "key": 1742774400000,
          "doc_count": 582,
          "total_price": {
            "value": 41455.5390625
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2025-03-31T00:00:00.000Z",
          "key": 1743379200000,
          "doc_count": 1048,
          "total_price": {
            "value": 79448.60546875
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2025-04-07T00:00:00.000Z",
          "key": 1743984000000,
          "doc_count": 1048,
          "total_price": {
            "value": 78208.4296875
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2025-04-14T00:00:00.000Z",
          "key": 1744588800000,
          "doc_count": 1073,
          "total_price": {
            "value": 81277.296875
          }
        },
        {
          "key_as_string": "2025-04-21T00:00:00.000Z",
          "key": 1745193600000,
          "doc_count": 924,
          "total_price": {
            "value": 70494.2578125
          }
        }
      ]
    },
    "percentiles_monthly_sales": {
      "values": [
        {
          "key": 25,
          "value": 70494.2578125,
          "25.0_as_string": "$70,494.26"
        },
        {
          "key": 50,
          "value": 78208.4296875,
          "50.0_as_string": "$78,208.43"
        },
        {
          "key": 75,
          "value": 79448.60546875,
          "75.0_as_string": "$79,448.61"
        }
      ]
    }
  }
}
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