{"size":10,"aggs":{"group_by_field":{"terms":{"field":"mo_id.keyword"}}}} 分组函数返回行数怎么控制

要控制分组函数返回的行数，你可以使用 Elasticsearch 的 `size` 参数来指定每个分组返回的文档数。

根据你提供的查询示例，你可以将 `size` 参数添加到 `terms` 聚合中，如下所示：

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_field": {
      "terms": {
        "field": "mo_id.keyword",
        "size": 5
      }
    }
  }
}

在上面的示例中，我将 `size` 设置为5，这意味着每个分组最多返回5个文档。你可以根据需要调整这个值。

请注意，根据 Elasticsearch 的默认设置，每个分组的默认 `size` 值为10。如果你只想返回特定数量的文档，可以设置 `size` 参数的值为你想要的数目。

另外，如果你希望获取每个分组的完整文档列表，而不仅仅是文档数目，你可以将 `size` 参数设置为较大的值，或者将其设置为0以获取所有文档。

相关问题

{ "size": 0, "aggs": { "group_by_city": { "terms": { "field": "source.geo.city_name", "size": 100 }, "aggs": { "unique_ips": { "cardinality": { "field": "source.ip" } }, "sort_by_unique_ips": { "bucket_sort": { "sort": [ { "unique_ips": { "order": "desc" } } ], "size": 10 } } } } } } 怎么用java api完成这个查询

可以使用Elasticsearch官方提供的Java客户端API来完成这个查询。以下是一个示例代码：

import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.unit.ByteSizeUnit;
import org.elasticsearch.common.unit.TimeValue;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.TermsAggregationBuilder;
import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.cardinality.CardinalityAggregationBuilder;
import org.elasticsearch.search.aggregations.pipeline.bucketmetrics.BucketSortPipelineAggregationBuilder;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;

import java.io.IOException;

public class ElasticsearchAggregationExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient();

        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("my-index");
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();

        // 设置查询条件
        searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());

        // 构建聚合查询
        TermsAggregationBuilder groupByCity =
            AggregationBuilders.terms("group_by_city")
                .field("source.geo.city_name")
                .size(100)
                .subAggregation(
                    AggregationBuilders.cardinality("unique_ips")
                        .field("source.ip")
                )
                .subAggregation(
                    new BucketSortPipelineAggregationBuilder("sort_by_unique_ips")
                        .sort(
                            AggregationBuilders
                                .subAggregation("unique_ips")
                                .order("desc")
                        )
                        .size(10)
                        .from(0)
                        .gapPolicy(BucketSortPipelineAggregationBuilder.GapPolicy.SKIP)
                );

        searchSourceBuilder.aggregation(groupByCity);

        // 设置查询参数
        searchSourceBuilder.size(0);
        searchSourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));
        searchSourceBuilder.trackTotalHits(true);

        searchRequest.source(searchSourceBuilder);

        // 执行查询
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

        // 处理查询结果
        // ...

        client.close();
    }
}

以上代码中，首先创建了一个`RestHighLevelClient`对象，然后创建了一个`SearchRequest`对象，并设置了查询的索引名为`my-index`。接着使用`SearchSourceBuilder`构建了查询条件，这里使用了一个`matchAllQuery`来查询所有文档。

接下来，使用`AggregationBuilders`构建了一个聚合查询，这个聚合查询包含了一个`terms`聚合和两个子聚合。`terms`聚合按照`source.geo.city_name`字段进行分组，并设置了分组大小为`100`。其中，第一个子聚合是一个`cardinality`聚合，用于计算每个分组中不同的`source.ip`的数量。第二个子聚合是一个`bucket_sort`聚合，用于根据第一个子聚合的结果进行排序，并只返回前`10`个分组。

最后，将构建好的查询对象执行查询，并对查询结果进行处理。注意，在实际使用中需要根据具体情况来设置查询参数和处理查询结果。

script_fields": { ... }

"script_fields": {} 是Elasticsearch中的一个配置选项，它在搜索或聚合操作中用于执行脚本（scripting），通常是JavaScript或Painless等脚本语言。这个配置块允许你在查询结果中计算自定义字段，这些字段基于文档中的原始字段和其他变量动态生成。例如，你可以通过脚本来计算某个字段的平均值、计数、转换日期格式等。

例如：

{
  "aggs": {
    "my_agg": {
      "terms": { "field": "category" },
      "script_fields": {
        "average_price": {
          "script": {
            "source": "doc['price'].value * doc['quantity']"
          }
        }
      }
    }
  }
}

这里，当我们按类别分组时，会为每个组添加一个名为"average_price"的新字段，其值为该组内所有商品价格乘以数量的总和。