平均桶聚合
avg_bucket
聚合是一种同级聚合,它计算先前聚合的每个桶中某个指标的平均值。
指定的指标必须是数值类型,并且同级聚合必须是多桶聚合。
参数
avg_bucket
聚合接受以下参数。
参数 | 必需/可选 | 数据类型 | 描述 |
---|---|---|---|
buckets_path | 必需 | 字符串 | 要聚合的聚合桶的路径。参见桶路径。 |
gap_policy | 可选 | 字符串 | 缺失数据的处理策略。有效值为 skip 和 insert_zeros 。默认为 skip 。参见 数据间隙。 |
format | 可选 | 字符串 | 一个 DecimalFormat 格式化字符串。在聚合的 value_as_string 属性中返回格式化后的输出。 |
示例
以下示例使用 OpenSearch Dashboards 电子商务示例数据创建一个以一个月为间隔的日期直方图。sum
子聚合计算每个月的字节总和。最后,avg_bucket
聚合从这些总和中计算出每月平均字节数
POST opensearch_dashboards_sample_data_logs/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"visits_per_month": {
"date_histogram": {
"field": "@timestamp",
"interval": "month"
},
"aggs": {
"sum_of_bytes": {
"sum": {
"field": "bytes"
}
}
}
},
"avg_monthly_bytes": {
"avg_bucket": {
"buckets_path": "visits_per_month>sum_of_bytes"
}
}
}
}
示例响应
此聚合返回每月桶的平均字节数
{
"took": 43,
"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
}
}
]
},
"avg_monthly_bytes": {
"value": 26575229.666666668
}
}
}