JSON Input

목록

• Aggregation 공통 parameter
  • Missing
  • Script
• Aggregation 별 parameter
  • Terms Aggregation
    • Min_doc_count
  • Seiral Diff Aggregation
    • Lag
  • Moving Average Aggregation
    • Window

---

Aggregation 공통 parameter

Missing : Missing Data를 특정값으로 대체

• 아래와 같은 데이터가 있다고 하자.

• 이 때 7시와 8시에는 데이터가 없어서 누적합에도 변화가 없다.
• 이처럼 missing data가 생겼을 시에 사용할 수 있는 parameter가 missing이다
• 우선 아래 그림처럼, Advance를 선택해서 JSON Input을 활성화시켜보자

• 그리고 아래와 같은 코드를 입력해보자. 이 경우 missing data를 100으로 대체하겠다는 것이다.

{"missing":100}

• 결과를 보자

Script : Aggregation 내부에 script evaluation을 사용

• 아래와 같은 데이터가 있다고 하자

• 이 때 스크립트를 사용해서 개별 매출의 2배의 합을 구한다고 해보자

  • 방법1 (elasticsearch에서는 변수를 hard coding 하는 형태를 권장하지 않는다)

  {
   "script" : {
     "source": "_value * 2"
   }
  }
  

  • 방법2

  {
    "script" : {
      "source" : "_value * params.x",
      "params" : {
          "x" : 2
      }
    }
  } 
  

  • 방법3

     {
    "script" : {
      "source" : "doc['상품가격'].value * params.x",
      "params" : {
          "x" : 2
      }
    }
  } 
  

• 결과는 아래와 같다

---

Aggregation 별 parameter

Terms Histogram

• min_doc_count : bucket 내 최소 documents 개수 설정하여 그 이하의 documents를 갖는 bucket은 제외

Serial Diff Histogram

• lag : 몇 개 전 bucket과의 차이를 구할 것인지 설정

  • 먼저 serial diff는 기본적으로 바로 전 bucket과의 차이를 구하므로 derivative aggregation과 같다

  

  • 이 때, 2개 전 bucket과의 차이를 구할 경우 lag를 사용할 수 있다 : {'lag' : 2}

  

Moving Average Histogram

• window : 몇 개의 bucket을 가지고 평균을 구할지 설정

  • default로는 window=5로 설정되어 있다

  

  • 이 때, window=2로 설정하면 2개 bucket 마다 평균을 구할 수 있다 : {'window':2}