求和分组聚合 #

sum_bucket 聚合是一个同级聚合，用于计算先前聚合中每个分组中指标的总和。

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 #

sum_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	String	DecimalFormat 格式字符串。返回聚合的 `value_as _string` 属性中的格式化输出。

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， sum_bucket 聚合通过汇总这些总和来计算每个月的总字节数：

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

返回内容 #

该聚合返回所有月度分组中的字节总和：

{
  "took": 10,
  "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
          }
        }
      ]
    },
    "sum_monthly_bytes": {
      "value": 79725689
    }
  }
}