elasticsearch7按照求和字段排序

你可以使用 Elasticsearch 的聚合（aggregation）功能，在排序时按照求和字段进行排序。

以下是一个示例查询，将按照 "count" 字段的求和结果进行排序：

GET /your-index-name/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_field": {
      "terms": {
        "field": "your-group-by-field"
      },
      "aggs": {
        "sum_of_count": {
          "sum": {
            "field": "count"
          }
        }
      }
    }
  },
  "sort": [
    {
      "sum_of_count.value": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

其中，"your-index-name" 是你要查询的索引名称，"your-group-by-field" 是你要按照哪个字段分组，"count" 是你要求和的字段。

你可以根据需要自行修改查询中的字段和参数。

相关问题

es7按照求和字段排序

假设你有一个包含多个对象的数组，每个对象都有一个名为 `value` 的数字属性。你可以使用 `Array.prototype.sort()` 方法来按照求和字段排序。以下是一个示例代码：

const arr = [
  { value: 10 },
  { value: 5 },
  { value: 20 },
  { value: 15 }
];

arr.sort((a, b) => {
  const sumA = Object.values(a).reduce((acc, curr) => acc + curr);
  const sumB = Object.values(b).reduce((acc, curr) => acc + curr);
  
  return sumA - sumB;
});

console.log(arr); // [{ value: 5 }, { value: 10 }, { value: 15 }, { value: 20 }]

在这个例子中，我们使用 `Array.prototype.sort()` 方法来排序数组。 `sort` 方法接受一个比较函数作为参数，该函数接受两个参数 `a` 和 `b`，代表要比较的数组项。我们在比较函数中计算每个项的求和值，并根据这些值返回一个结果。最终，我们得到了按求和字段排序的数组。

Elasticsearch：在 Elasticsearch 中的 Composite Aggregation

在 Elasticsearch 中，Composite Aggregation 是一种用于聚合数据的高级聚合类型。它允许您按照多个字段进行分组，并且可以在每个分组中执行其他聚合操作。

Composite Aggregation 的主要作用是在大数据集上进行分组和聚合操作，同时保持较低的内存消耗。它通过使用游标（cursor）的方式来处理大量的结果，以避免将所有结果加载到内存中。

使用 Composite Aggregation，您可以按照指定的字段顺序进行分组，并且可以指定每个字段的排序方式。此外，您还可以在每个分组中执行其他聚合操作，例如计算平均值、求和、最大值等。

以下是使用 Composite Aggregation 的示例查询：

GET /your_index/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_field": {
      "composite": {
        "sources": [
          {
            "field1": {
              "terms": {
                "field": "field1.keyword"
              }
            }
          },
          {
            "field2": {
              "terms": {
                "field": "field2.keyword"
              }
            }
          }
        ]
      },
      "aggs": {
        "avg_field3": {
          "avg": {
            "field": "field3"
          }
        },
        "sum_field4": {
          "sum": {
            "field": "field4"
          }
        }
      }
    }
  }
}

上述查询将按照 field1 和 field2 进行分组，并在每个分组中计算 field3 的平均值和 field4 的总和。