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1.功能概述
`auto_date_histogram`是 Elasticsearch 提供的一种时间分桶聚合功能，它可以根据数据分布自动调整分桶的间隔，以生成指定数量的分桶。与传统的`date_histogram`不同，`auto_date_histogram`不需要用户手动指定时间间隔，而是根据数据自动选择最佳间隔。
2.基本语法
`auto_date_histogram`的基本语法如下：
```json
{
"aggs": {
"my_auto_date_histo": {
"auto_date_histogram": {
"field": "date",
"buckets": 10
}
}
}
}
```
• `field`：指定用于聚合的日期字段。
• `buckets`：目标分桶数量，默认为10。
3.参数详解
• `buckets`：指定目标分桶数量，返回的分桶数量将小于或等于该值。
• `format`：指定日期格式，例如`"yyyy-MM-dd"`。
• `time_zone`：指定时区，支持 ISO 8601 UTC 偏移量（如`+01:00`）或时区 ID（如`America/New_York`）。
• `minimum_interval`：设置最小间隔，可选值包括`year`、`month`、`day`、`hour`、`minute`、`second`。
• `missing`：指定缺失值的处理方式，可以将缺失值视为某个特定日期。
4.示例用法
以下是一个使用`auto_date_histogram`的示例，目标是根据`timestamp`字段生成约20个分桶，并按`yyyy-MM-dd`格式化日期：
```json
GET /my_index/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"messages_over_time": {
"auto_date_histogram": {
"field": "timestamp",
"buckets": 20,
"format": "yyyy-MM-dd"
}
}
}
}
```
5.自动选择间隔
`auto_date_histogram`会根据数据分布自动选择合适的间隔，以确保返回的分桶数量接近目标值。可能的间隔包括：
• 秒：1、5、10、30 的倍数
• 分钟：1、5、10、30 的倍数
• 小时：1、3、12 的倍数
• 天：1、7 的倍数
• 月：1、3 的倍数
• 年：1、5、10、20、50、100 的倍数。
6.最佳实践
• 设置最小间隔：使用`minimum_interval`参数可以提高聚合效率。
• 处理时区差异：使用`time_zone`参数确保分桶基于正确的时区。
• 结合其他聚合：可以与`sum`、`avg`等其他聚合功能结合，进行更复杂的时间分析。
7.常见问题
• 字段映射：确保聚合字段正确映射为日期类型。
• 分桶数量：实际返回的分桶数量可能因数据分布而略有不同。
• 夏令时处理：在涉及夏令时转换的时区中，分桶可能会有细微差异。
通过`auto_date_histogram`，用户可以更灵活地处理时间序列数据，而无需手动调整分桶间隔，从而提高数据分析的效率和准确性。