Percentile Ranks Aggregation
Percentile Ranks Aggregation
一个multi-value指标聚合，它通过从聚合文档中提取数值来计算一个或多个百分比。这些值可以从特定数值字段中提取，也可以由提供的脚本生成。
注意：请参考百分比（通常）近视值（percentiles are (usually approximate)）和压缩（Compression）以获得关于近视值的建议和内存使用的百分比排位聚合。
百分比排位展示那些在某一值之下的观测值的百分比。例如，假如某一直大于等于被观测值的95%，则称其为第95百分位数。
假设你的数据由网页加载时间组成。你可能有一个服务协议，95%页面需要在15ms加载完全，99%页面在30ms加载完全。
让我们看一下代表加载时间的百分位数：
{
"aggs" : {
"load_time_outlier" : {
"percentile_ranks" : {
"field" : "load_time", 【1】
"values" : [15, 30]
}
}
}
}
【1】load_time必须是一个数值字段
应答看起来像这个样子：
{
...
"aggregations": {
"load_time_outlier": {
"values" : {
"15": 92,
"30": 100
}
}
}
}
从这些信息你可以确定，你已经达到了99%的加载时间目标，但没有达到95%的加载时间目标。
Script
百分位数度量支持脚本。例如，假如加载时间是在毫秒级，当我们想指定值在秒级，我们可以使用脚本来实时转化它们：
{
"aggs" : {
"load_time_outlier" : {
"percentile_ranks" : {
"values" : [3, 5],
"script" : {
"lang": "painless",
"inline": "doc['load_time'].value / params.timeUnit", 【1】
"params" : {
"timeUnit" : 1000 【2】
}
}
}
}
}
}
【1】field参数被一个script参数替代，使用脚本生成计算百分位数的值。
【2】脚本支持参数化输入，就像其它任何脚本一样
通过painless脚本语言和无脚本参数将script参数翻译为一个inline脚本。要使用文件脚本，使用以下语法：
{
"aggs" : {
"load_time_outlier" : {
"percentile_ranks" : {
"values" : [3, 5],
"script" : {
"file": "my_script",
"params" : {
"timeUnit" : 1000
}
}
}
}
}
}
TIP:索引脚本通过id参数替代file参数
HDR Histogram
警告：该功能是实验性的，并且在将来的版本中可能被修改或者完全移除。Elastic采用最大努力来解决任何问题，但是试验功能不受SLA官方GA功能的支持。
HDR Histogram(高动态范围柱状图)是一种替代实现，在计算延迟测量的百分比数量级时可能很有用，因为它比t-digest实现更快，同时占用更大的内存空间。该实现维持固定的较差的百分比错误（指定为有效数字的数量）。这意味着如果在柱状图中设置3位有效数字的数据被记录在1微妙至1小时（3600,000,000微妙）之间，它将保持从1微妙值增加到为最大跟踪值（1小时）保留1毫秒和3.6分钟（或更好）分辨率。
HDR Histogram可以通过在request中指定method参数来使用：
{
"aggs" : {
"load_time_outlier" : {
"percentile_ranks" : {
"field" : "load_time",
"values" : [15, 30],
"hdr": { 【1】
"number_of_significant_value_digits" : 3 【2】
}
}
}
}
}
【1】hdr对象表示应该使用HRD Histogram来计算百分位数，并且可以在对象内部指定该算法的具体设置。
【2】number_of_significant_value_digits表示以有效数字值表示柱状图的分辨率。
HDR Histogram仅仅支持绝对值，假如传递的是一个相对值则将错误。假如值范围不知道，使用HDR Histogram也不是一个好的主意，因为它将导致高内存使用。
Missing value
missing参数定义该如何处理缺省值的文档。默认情况下，他们将被忽略，但是假如他们已经有一个值了，它也可能被处理。
{
"aggs" : {
"grade_ranks" : {
"percentile_ranks" : {
"field" : "grade",
"missing": 10 【1】
}
}
}
}
【1】在grade字段中没有值的文档将和有值10的文档放入相同的bucket中。
