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Aggregation

Aggregation

세팅 & 예제 데이터 import


Aggregation API

요약

Aggregation API 에는 Metric Aggregation , Bucket Aggregation 과 같은 Aggregation 연산들이 존재합니다.

Metric Aggregation : 주로 산술 연산과 관련된 통계 연산들입니다. Sum,Avg, Min, Max, Cardinality, Percentiles 등과 같은 연산이 있습니다. keyword 를 사용하지 않고 숫자값만을 사용해야 합니다.

  • sum, avg, min, max, stats : 총합, 평균, 최소, 최대 값을 구하려 할때 사용하는 연산입니다. sum, avg, min, max 를 한꺼번에 구할 때는 stats 를 사용하면 좋습니다.
  • cardinality : 유니크한 값이 몇개인지(종류가 몇 개인지 등)을 알아내려 할 때 cardinality 를 사용합니다. keyword, IP 출현횟수 등과 같은 것들을 집계할 때 유용합니다.
  • percentiles, percentile_ranks : 백분위 값을 위한 연산 입니다.

Bucket Aggregation : 조건에 따른 버킷들을 분류해서 생성하고 그룹으로 모읍니다. 버킷 마다 포함되는 도큐먼트의 갯수는 doc_count 값으로 표시합니다.

  • range : 숫자 필드와 from(이상) ~ to(미만) 를 통해 범위를 지정하고, 이 범위에 해당하는 버킷을 만듭니다.
  • histogram : 인자값으로 전달하는 interval 수치 만큼 버킷을 구분하며, interval 만큼에 해당하는 문서들이 얼마나 존재하는지 확인할 때 사용합니다.
  • date_histogram , date_range : 날짜 간격을 통해서 버킷을 생성해서 통계를 내립니다.
  • terms : terms 필드에 지정한 문자열을 기준으로 버킷을 생성합니다. top, size, order 등을 지정 가능합니다.
  • sub-aggregation : aggs 안에 aggs 를 하는 것을 의미합니다. 하위 버킷이 늘어나서 점점 깊이가 깊어질 수록 작업량도 늘어나고 메모리 소모량도 커지기에 오류 가능성이 커집니다. 따라서 aggs 를 지나치게 중첩해서 2레벨 이상으로 사용하는 것은 권장되지 않습니다.

Metric Aggregation

주로 산술 연산과 관련된 통계 연산들입니다. Sum,Avg, Min, Max, Cardinality, Percentiles 등과 같은 연산이 있습니다.

sum, avg, min, max, stats

e.g.

  • "size": 0, 을 지정한 이유는 필요없는 "hits" :[...] 항목이 너무 많이 나타나서 0으로 지정했습니다.
GET kibana_sample_data_ecommerce/_search 
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "sum_base_prices": {
      "sum":{ // (1)
        "field": "products.base_price"
      }
    }
  }
}

(1)

  • "sum" 연산을 지정해줬고, "field" 항목에 어떤 필드를 기준으로 "sum" 을 할지를 지정해줬습니다.

출력결과

{
  "took": 24,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 4675,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": null,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "sum_of_base_price": {
      "value": 351900.359375
    }
  }
}

e.g.

  • (1) : 남성에 해당하는 직원들의 SUM 연산을 수행합니다.
GET kibana_sample_data_ecommerce/_search 
{
  "query": {
    "match": {
      "customer_gender": "MALE" // (1)
    }
  },
  "size": 0,
  "aggs": {
    "sum_base_prices": {
      "sum":{
        "field": "products.base_price"
      }
    }
  }
}

e.g.

  • (1) : sum, avg, min, max 를 한꺼번에 구할 때는 stats 를 사용하면 좋습니다.
GET kibana_sample_data_ecommerce/_search 
{
  "query": {
    "match": {
      "customer_gender": "MALE"
    }
  },
  "size": 0,
  "aggs": {
    "sum_base_prices": {
      "stats":{ // (1)
        "field": "products.base_price"
      }
    }
  }
}

출력결과

{
  "took": 4,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 2242,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": null,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "sum_base_prices": {
      "count": 4913,
      "min": 6.98828125,
      "max": 1080,
      "avg": 35.01005304803582,
      "sum": 172004.390625
    }
  }
}

cardinality

유니크한 값이 몇개인지(종류가 몇 개인지 등)을 알아내려 할 때 cardinality 를 사용합니다. keyword, IP 출현횟수 등과 같은 것들을 집계할 때 유용합니다.

e.g.

  • (1) : cardinality 를 지정해서 keyword 가 몇개 출현하는지를 쿼리하도록 지정했습니다.
GET kibana_sample_data_ecommerce/_search 
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "categories": {
      "cardinality": { // (1)
        "field": "products.category.keyword"
      }
    }
  }
}

출력결과

{
  "took": 3,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 4675,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": null,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "categories": {
      "value": 6
    }
  }
}

e.g.

  • (1) : cardinality 를 지정해줬습니다.
GET kibana_sample_data_ecommerce/_search 
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "sku_cardinality": {
      "cardinality": { // (1)
        "field": "products.category.keyword"
      }
    }
  }
}

출력결과

{
  "took": 6,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 4675,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": null,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "sku_cardinality": {
      "value": 6
    }
  }
}

percentiles, percentile_ranks

percentiles 연산은 백분위값을 의미하며 백분위 값을 기준으로 순위를 내릴 수도 있고, [from, to] 로 특정 범위 내의 데이터를 구할 수도 있으며, 특정 백분위에 속하는 값을 찾아낼 수도 있습니다.

e.g. percentiles

GET kibana_sample_data_ecommerce/_search 
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "percentiles_prices": {
      "percentiles": {
        "field": "products.price"
      }
    }
  }
}

출력결과

{
  "took": 32,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 4675,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": null,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "percentiles_prices": {
      "values": {
        "1.0": 7.98828125,
        "5.0": 10.976366370292887,
        "25.0": 17.563580635112924,
        "50.0": 27.006052606227954,
        "75.0": 45.60907611964553,
        "95.0": 81.14404807144214,
        "99.0": 126.62510880782465
      }
    }
  }
}

출력결과를 보면 1%, 5%, 25%, 50%, 75%, 95%, 99% 에 해당하는 가격 구간대가 계산되어 있음을 확인 가능합니다.

percentiles 옵션에 다른 옵션을 주지 않으면 이렇게 결정되는 것으로 보입니다.


e.g. percentile_ranks

GET kibana_sample_data_ecommerce/_search 
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "percentiles_prices_from_to": {
      "percentiles": {
        "field": "products.price",
        "percents": [
          10, 20
        ]
      }
    }
  }
}

출력결과

{
  "took": 1,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 4675,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": null,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "percentiles_prices_from_to": {
      "values": {
        "10.0": 11.78278168657541,
        "20.0": 15.423417589478415
      }
    }
  }
}

Bucket Aggregation

조건에 따른 버킷들을 분류해서 생성하고 그룹으로 모읍니다. 버킷 마다 포함되는 도큐먼트의 갯수는 doc_count 값으로 표시합니다. Bucket 연산에는 아래와 같이 Range, Histogram, date_histogram, date_range , terms , sub-aggregation 과 같은 연산들이 있습니다.

  • Range : 숫자 필드와 from(이상) ~ to(미만) 를 통해 범위를 지정하고, 이 범위에 해당하는 버킷을 만듭니다.
  • Histogram : 인자값으로 전달하는 interval 수치 만큼 버킷을 구분하며, interval 만큼에 해당하는 문서들이 얼마나 존재하는지 확인할 때 사용합니다.
  • date_histogram , date_range : 날짜 간격을 통해서 버킷을 생성해서 통계를 내립니다.
  • terms : terms 필드에 지정한 문자열을 기준으로 버킷을 생성합니다. top, size, order 등을 지정 가능합니다.
  • sub-aggregation : aggs 안에 aggs 를 하는 것을 의미합니다. 하위 버킷이 늘어나서 점점 깊이가 깊어질 수록 작업량도 늘어나고 메모리 소모량도 커지기에 오류 가능성이 커집니다. 따라서 aggs 를 지나치게 중첩해서 2레벨 이상으로 사용하는 것은 권장되지 않습니다.

range

숫자 필드와 from(이상) ~ to(미만) 를 통해 범위를 지정하고, 이 범위에 해당하는 버킷을 만듭니다.

e.g.

  • 10 달러 ~ 20 달러 사이에 존재하는 range 연산을 수행해봅니다. 출력결과에서는 doc_count 필드에 버킷 별로 포함되는 도큐먼트의 갯수를 표현하게 됩니다.
GET kibana_sample_data_ecommerce/_search 
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "range_price_result": {
      "range": {
        "field": "products.price",
        "ranges": [
          {
            "from": 10,
            "to": 20
          }
        ]
      }
    }
  }
}

출력결과

{
  "took": 5,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 4675,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": null,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "range_price_result": {
      "buckets": [
        {
          "key": "10.0-20.0",
          "from": 10,
          "to": 20,
          "doc_count": 2233
        }
      ]
    }
  }
}

histogram

인자값으로 전달하는 interval 수치 만큼 버킷을 구분하며, interval 만큼에 해당하는 문서들이 얼마나 존재하는지 확인할 때 사용합니다.

e.g. 100 단위로 product.price 가 얼마나 존재하는지를 검색해봅니다.

  • 약간은 크게 봤을때 가격 분포가 어떻게 되는지 보기 위해 100 단위로 지정했습니다.
  • 만약 더 세분화해서 "interval": 10 으로 지정해보면 더 세분화된 출현 빈도를 확인할 수 있습니다.
GET kibana_sample_data_ecommerce/_search 
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "histogram_prices": {
      "histogram": {
        "field": "products.price",
        "interval": 100
      }
    }
  }
}

출력결과

{
  "took": 2,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 4675,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": null,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "histogram_prices": {
      "buckets": [
        {
          "key": 0,
          "doc_count": 4672
        },
        {
          "key": 100,
          "doc_count": 263
        },
        {
          "key": 200,
          "doc_count": 12
        },
        {
          "key": 300,
          "doc_count": 1
        },
        {
          "key": 400,
          "doc_count": 1
        },
        {
          "key": 500,
          "doc_count": 0
        },
        {
          "key": 600,
          "doc_count": 0
        },
        {
          "key": 700,
          "doc_count": 0
        },
        {
          "key": 800,
          "doc_count": 0
        },
        {
          "key": 900,
          "doc_count": 0
        },
        {
          "key": 1000,
          "doc_count": 1
        }
      ]
    }
  }
}

date_histogram , date_range

날짜 간격을 통해서 버킷을 생성해서 통계를 내립니다.

date_histogram

e.g.

GET kibana_sample_data_ecommerce/_search 
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "histogram_order_date": {
      "date_histogram": {
        "field": "order_date",
        "fixed_interval": "1d"
      }
    }
  }
}

출력결과

{
  "took": 3,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 4675,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": null,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "histogram_order_date": {
      "buckets": [
        {
          "key_as_string": "2024-05-16T00:00:00.000Z",
          "key": 1715817600000,
          "doc_count": 146
        },
        {
          "key_as_string": "2024-05-17T00:00:00.000Z",
          "key": 1715904000000,
          "doc_count": 153
        },
        // ... (생략) ... 
      ]
    }
  }
}

date_range

e.g.

GET kibana_sample_data_ecommerce/_search 
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "date_range_order_date": {
      "date_range": {
        "field": "order_date",
        "ranges": [
          {
            "from": "2024-05-15",
            "to": "2024-05-23"
          }
        ]
      }
    }
  }
}

출력결과

{
  "took": 1,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 4675,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": null,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "date_range_order_date": {
      "buckets": [
        {
          "key": "2024-05-15T00:00:00.000Z-2024-05-23T00:00:00.000Z",
          "from": 1715731200000,
          "from_as_string": "2024-05-15T00:00:00.000Z",
          "to": 1716422400000,
          "to_as_string": "2024-05-23T00:00:00.000Z",
          "doc_count": 1023
        }
      ]
    }
  }
}

terms

필드에 지정한 문자열을 기준으로 버킷을 생성합니다. top, size, order 등을 지정 가능합니다.

e.g.

  • products.manufacturer.keyword 마다 나타난 doc 의 갯수를 카운팅합니다.
GET kibana_sample_data_ecommerce/_search 
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "manufacturer_count_result":{
      "terms": {
        "field": "products.manufacturer.keyword"
      }
    }
  }
}

출력결과

{
  "took": 5,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 4675,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": null,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "manufacturer_count_result": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 783,
      "buckets": [
        {
          "key": "Low Tide Media",
          "doc_count": 1553
        },
        {
          "key": "Elitelligence",
          "doc_count": 1370
        },
        {
          "key": "Oceanavigations",
          "doc_count": 1218
        },
        {
          "key": "Tigress Enterprises",
          "doc_count": 1055
        },
        {
          "key": "Pyramidustries",
          "doc_count": 947
        },
        {
          "key": "Angeldale",
          "doc_count": 525
        },
        {
          "key": "Gnomehouse",
          "doc_count": 458
        },
        {
          "key": "Spherecords",
          "doc_count": 415
        },
        {
          "key": "Microlutions",
          "doc_count": 345
        },
        {
          "key": "Spritechnologies",
          "doc_count": 263
        }
      ]
    }
  }
}

e.g. 이번에는 결과를 줄여서 top N 만큼 가져와봅니다.

  • 3건만 가져오기 위해 "size": 3 을 지정해줬습니다.
  • 내림차순으로 정렬하기 위해 desc, asc 를 지정합니다.
GET kibana_sample_data_ecommerce/_search 
{
  "size": 3,
  "aggs": {
    "brands": {
      "terms": {
        "field": "products.manufacturer.keyword",
        "order": {
          "_count": "desc"
        }
      }
    }
  }
}

출력결과

  • 가장 많이 노출된 products.manufacturer.keyword 을 출력합니다. size 를 3 으로 지정했고 keyword 가 가장 많이 나타난 순으로 desc 정렬했습니다.
{
  "took": 2,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
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      ]
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  }
}

sub-aggregation

aggs 안에 aggs 를 하는 것을 의미합니다. 하위 버킷이 늘어나서 점점 깊이가 깊어질 수록 작업량도 늘어나고 메모리 소모량도 커지기에 오류 가능성이 커집니다. 따라서 aggs 를 지나치게 중첩해서 2레벨 이상으로 사용하는 것은 권장되지 않습니다.

e.g.

GET kibana_sample_data_ecommerce/_search 
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출력결과

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