elasticsearchでデータを集計した後の一意のキー

Question

私は私のインデックスに以下の文書を持っています。

{ 
    "key" : 192, "Count" : 5, 
    "key" : 576, "Count" : 3 
} 

Count 5 for the key 192 implies number of distinct valueIds for the "Ref"= 192, 
Count 3 for the key 576 implies number of distinct valueIds for the "Ref" =576 

は、いくつかのいずれかが私を助けてくださいすることができ、以下のように、それは結果を返すように弾性検索でQUERTY（aggreagtions）を構築する方法

{"id":"1","Ref":192,"valueId":596,"locationId":45} 
{"id":"21","Ref":192,"valueId":596,"locationId":323} 
{"id":"31","Ref":192,"valueId":5596,"locationId":5435} 
{"id":"41","Ref":192,"valueId":5596,"locationId":535} 
{"id":"51","Ref":192,"valueId":5996,"locationId":78} 
{"id":"61","Ref":192,"valueId":5996,"locationId":6565} 
{"id":"71","Ref":192,"valueId":5196,"locationId":868} 
{"id":"81","Ref":192,"valueId":5296,"locationId":68687} 
{"id":"91","Ref":192,"valueId":5296,"locationId":6836} 
{"id":"101","Ref":192,"valueId":5296,"locationId":96} 
{"id":"111","Ref":192,"valueId":5396,"locationId":56} 

{"id":"121","Ref":576,"valueId":5396,"locationId":5} 
{"id":"131","Ref":576,"valueId":5496,"locationId":8} 
{"id":"141","Ref":576,"valueId":5496,"locationId":5356} 
{"id":"151","Ref":576,"valueId":5496,"locationId":896} 
{"id":"261","Ref":576,"valueId":5896,"locationId":99} 
{"id":"271","Ref":576,"valueId":5896,"locationId":8589} 
{"id":"671","Ref":576,"valueId":5896,"locationId":999} 
{"id":"431","Ref":576,"valueId":5896,"locationId":3565868} 
{"id":"241","Ref":576,"valueId":5896,"locationId":9998} 

..？
私は集約を介してのみ必要です。
おかげ

Answer 1

POST test/_search 
{ 
    "size": 0, 
    "aggs": { 
     "refs": { 
     "terms": { 
      "field": "Ref" 
     }, 
     "aggs": { 
      "valueIdCount": { 
       "cardinality": { 
        "field": "valueId" 
       } 
      } 
     } 
     } 
    } 
} 

（JSONはあなたが期待できない、まさにですが）これはトリックを行う必要があります。

• まず、定期的な用語集計を使用してすべてのドキュメントをバケットに分割します。
• バケットごとに、カーディナリティアグリゲーションを使用して、各バケット内で見つかった個別のvalueIdの数を調べます。ここで

は結果だ（それは我々がない、キー192のための5を6に異なるvalueIdsを持って判明）：

{ 
    [...] 
    "aggregations": { 
     "refs": { 
     "doc_count_error_upper_bound": 0, 
     "sum_other_doc_count": 0, 
     "buckets": [ 
      { 
       "key": 192, 
       "doc_count": 11, 
       "valueIdCount": { 
        "value": 6 
       } 
      }, 
      { 
       "key": 576, 
       "doc_count": 9, 
       "valueIdCount": { 
        "value": 3 
       } 
      } 
     ] 
     } 
    } 
} 

Answer 2

POST your_index/_search 
{ 
    "size": 0, 
    "aggs": { 
    "keys": { 
     "terms": { 
     "field": "Ref" 

     } 
    } 
    } 
} 

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