日期直方图聚合（`date_histogram`）是 Elasticsearch 中一种非常强大的聚合功能，专门用于处理时间序列数据。它通过将时间轴划分为一系列等间隔的区间（桶），并对每个桶内的文档进行统计分析，从而帮助用户洞察数据的变化趋势、周期性规律以及异常情况。
1.基本概念
日期直方图聚合只能用于日期或日期范围类型的字段。它会根据指定的时间间隔（如分钟、小时、天等）将数据分组到不同的桶中，并统计每个桶中的文档数量。
2.参数说明
• `field`：指定要聚合的日期字段。
• `calendar_interval`：基于日历的时间间隔，如天、周、月等。这种间隔会考虑夏令时等因素。
• `fixed_interval`：固定的时间间隔，如每3小时或每10分钟。这种间隔不考虑日历变化。
• `time_zone`：指定时区，确保桶的划分基于特定的时区，而不是默认的 UTC。
• `min_doc_count`：指定最少包含的文档数量。如果某个桶中的文档数量小于该值，则该桶不会出现在结果中。
• `missing`：为缺失值指定一个默认值，这样即使某些文档中没有指定字段，它们也可以被包含在聚合中。
• `extended_bounds`：扩展桶的范围，即使某些时间间隔内没有数据，也会生成空桶。
• `offset`：对时间间隔进行偏移，例如将每天的统计时间从午夜偏移到上午10点。
3.计算桶键（Bucket Key）
桶键的计算公式为：
```
bucket_key = localToUtc(Math.floor(utcToLocal(value) / interval) * interval))
```
例如，对于时间`2022-11-29 23:59:59`，在时区`+08:00`下，以`1d`为单位聚合时，最终计算出的桶键为`2022-11-30 00:00:00`。
4.使用示例
以下是一个简单的日期直方图聚合查询示例，按天统计文档数量：
```json
POST /index_api_invoked_time/_search
{
"size": 0,
"aggregations": {
"agg_01": {
"date_histogram": {
"field": "invoked_time",
"calendar_interval": "1d",
"min_doc_count": 0,
"missing": "2022-11-27 23:59:59",
"time_zone": "+08:00",
"offset": "+10h",
"extended_bounds": {
"min": "2022-11-26 10:00:00",
"max": "2022-12-03 10:00:00"
}
}
}
}
}
```
这个查询将按天统计`invoked_time`字段的文档数量，并且考虑了时区、偏移量和扩展边界。
5.优化建议
• 如果数据量很大，建议使用`min_doc_count`参数过滤掉文档数量较少的桶，以减少返回结果的数量，提高查询性能。
• 对于稀疏数据，使用`extended_bounds`参数可以确保即使某些时间间隔内没有数据，也会生成空桶。
通过日期直方图聚合，用户可以方便地对时间序列数据进行可视化和分析，从而更好地理解数据的变化趋势和规律。