比較來自按日期分區的不同索引的兩個elasticsearch文檔字段

Question

我有白天用以下簡化結構分區的數據（考慮數組中的對象是單獨的文檔）。 實際文件數量將超過1000萬：

/products-2019.01.01

[
  {
    "id": 1,
    "name": "Product1",
    "price": 15
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "Product2",
    "price": 10
  },
  {
    "id": 3,
    "name": "Product3",
    "price": 10
  }
]

/products-2019.01.02

[
  {
    "id": 1,
    "name": "Product1",
    "price": 10
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "Product2",
    "price": 12
  },
  {
    "id": 3,
    "name": "Product3",
    "price": 10
  }
]

/products-2019.01.03

[
  {
    "id": 1,
    "name": "Product1",
    "price": 10
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "Product2",
    "price": 10
  },
  {
    "id": 3,
    "name": "Product3",
    "price": 13
  }
]

我的用例是我需要比較兩個確切日期之間的價格，在這種情況下，它可能是：

• 2019.01.01對比2019.01.02
• 2019.01.01對比2019.01.03
• 2019.01.02對比2019.01.03

顯然，每日數據越多，那里的組合就越多。

如果我必須將2019.01.01與2019.01.03進行比較，則查詢必須返回2，因為產品1和產品3的價格在這些索引之間不同。

我正在尋求幫助來構建這樣的查詢，並對任何其他數據模型建議開放。

Answer 1

我認為你可以在這種情況下通過id和price進行匯總，並添加min_doc_count來過濾掉兩個索引之間不一樣的地方

GET logs1,logs2/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "by_product": {
      "terms": {
        "script": {
          "inline": "doc.id+'_'+doc.price"
        },
        "min_doc_count": 2
      }
    }
  }
}