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derivative聚合是一种管道聚合#xff08;pipeline aggregation#xff09;#xff0c;用于计算指定度量#xff08;metric#xff09;的变化率。它通过计算当前值与前一个值之间的差异来实现这一点。这种聚合特别适用于分析时间序列数据#xff0c;例如监…1.定义与用途
derivative聚合是一种管道聚合pipeline aggregation用于计算指定度量metric的变化率。它通过计算当前值与前一个值之间的差异来实现这一点。这种聚合特别适用于分析时间序列数据例如监控系统中的指标变化、销售数据的趋势分析等。
2.工作原理
derivative聚合的核心是计算相邻数据点之间的差异。具体来说它会根据指定的buckets_path获取数据点并计算每个数据点与前一个数据点之间的差值。第一个数据点没有前一个值因此不会生成导数值。
3.参数
• buckets_path必需参数指定要计算导数的聚合路径。例如如果要计算某个sum聚合的导数buckets_path应指向该聚合的名称。
• gap_policy可选参数定义如何处理数据中的间隙。默认值为skip表示跳过缺失的数据点。
• format可选参数定义输出值的格式。如果指定格式化的值将返回在聚合的value_as_string属性中。
4.应用场景
derivative聚合广泛应用于以下场景
• 趋势分析通过计算销售额、流量等指标的变化率可以快速识别增长或下降趋势。
• 异常检测通过分析导数值的异常波动可以及时发现数据中的异常情况。
5.示例
以下是一个具体的例子展示如何使用derivative聚合来计算每月销售额的变化率。
假设我们有一个索引sales其中记录了每次销售的日期date字段和销售金额price字段。我们希望计算每月销售额的变化率。
查询示例
json
POST /sales/_search
{ size: 0, aggs: { sales_per_month: { date_histogram: { field: date, calendar_interval: month }, aggs: { sales: { sum: { field: price } }, sales_deriv: { derivative: { buckets_path: sales } } } } }
} 响应结果
json
{ took: 11, timed_out: false, _shards: ..., hits: ..., aggregations: { sales_per_month: { buckets: [ { key_as_string: 2015-01-01T00:00:00.000Z, key: 1420070400000, doc_count: 2, sales: { value: 1050.0 } }, { key_as_string: 2015-02-01T00:00:00.000Z, key: 1422748800000, doc_count: 2, sales: { value: 60.0 }, sales_deriv: { value: -990.0 } }, { key_as_string: 2015-03-01T00:00:00.000Z, key: 1425168000000, doc_count: 2, sales: { value: 375.0 }, sales_deriv: { value: 315.0 } } ] } }
} 结果解释
• 2015-01总销售额为 1050没有导数值因为这是第一个数据点。
• 2015-02总销售额为 60导数值为-990表示销售额从 1050 下降到 60变化率为-990。
• 2015-03总销售额为 375导数值为 315表示销售额从 60 增加到 375变化率为 315。
6.注意事项
• 数据完整性确保数据中没有缺失值否则可能需要设置合适的gap_policy。
• 单位转换可以通过unit参数将导数的单位从默认的时间单位如每月转换为其他单位如每天方便更直观地分析数据。
通过derivative聚合您可以轻松地分析数据的变化趋势从而更好地理解数据的动态变化。希望这些内容对您有所帮助
