8.4 파이프라인 - Pipeline Aggregations

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Aggregation 중에는 다른 metrics aggregation의 결과를 새로운 입력으로 하는 pipeline aggregation이 있습니다. pipeline 에는 다른 버킷의 결과들을 다시 연산하는 min_bucket, max_bucket, avg_bucket, sum_bucket, stats_bucket, 이동 평균을 구하는 moving_avg, 미분값을 구하는 derivative, 값의 누적 합을 구하는 cumulative_sum 등이 있습니다. Pipeline aggregation 은 "buckets_path": "<버킷 이름>" 옵션을 이용해서 입력 값으로 사용할 버킷을 지정합니다. 다음은 my_stations 에서 date_histogram을 이용해서 월별로 나눈 passangers 의 합계 sum을 다시 cumulative_sum을 이용해서 누적값을 구하는 예제입니다.

request

passangers 의 값을 입력으로 받는 cumulative_sum aggs 실행

GET my_stations/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "months": {
      "date_histogram": {
        "field": "date",
        "interval": "month"
      },
      "aggs": {
        "sum_psg": {
          "sum": {
            "field": "passangers"
          }
        },
        "accum_sum_psg": {
          "cumulative_sum": {
            "buckets_path": "sum_psg"
          }
        }
      }
    }
  }
}

response

passangers 의 값을 입력으로 받는 cumulative_sum aggs 실행 결과

{
  "took" : 7,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 10,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "months" : {
      "buckets" : [
        {
          "key_as_string" : "2019-06-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1559347200000,
          "doc_count" : 2,
          "sum_psg" : {
            "value" : 7726.0
          },
          "accum_sum_psg" : {
            "value" : 7726.0
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2019-07-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1561939200000,
          "doc_count" : 2,
          "sum_psg" : {
            "value" : 12699.0
          },
          "accum_sum_psg" : {
            "value" : 20425.0
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2019-08-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1564617600000,
          "doc_count" : 2,
          "sum_psg" : {
            "value" : 11545.0
          },
          "accum_sum_psg" : {
            "value" : 31970.0
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2019-09-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1567296000000,
          "doc_count" : 3,
          "sum_psg" : {
            "value" : 9054.0
          },
          "accum_sum_psg" : {
            "value" : 41024.0
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2019-10-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1569888000000,
          "doc_count" : 1,
          "sum_psg" : {
            "value" : 971.0
          },
          "accum_sum_psg" : {
            "value" : 41995.0
          }
        }
      ]
    }
  }
}

위 결과에서 accum_sum_psg 결과에 sum_psg 값이 다음과 같이 계속 누적되어 더해지고 있는 것을 확인할 수 있습니다.

• "accum_sum_psg" : { "value" : 7726.0} = 7726.0

• "accum_sum_psg" : { "value" : 20425.0} = 7726.0 + 12699.0

• "accum_sum_psg" : { "value" : 31970.0} = 7726.0 + 12699.0 + 11545.0

• ...

서로 다른 버킷에 있는 값들도 bucket_path에 > 기호를 이용해서 "부모>자녀" 형태로 지정이 가능합니다. 다음은 sum_bucket 을 이용해서 mon>sum_psg 버킷에 있는 passangers 필드값의 합을 구하는 예제입니다.

request

다른 부모의 자녀 버킷에 있는 필드를 입력으로 받는 pipeline aggs

GET my_stations/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "mon": {
      "date_histogram": {
        "field": "date",
        "interval": "month"
      },
      "aggs": {
        "sum_psg": {
          "sum": {
            "field": "passangers"
          }
        }
      }
    },
    "bucket_sum_psg": {
      "sum_bucket": {
        "buckets_path": "mon>sum_psg"
      }
    }
  }
}

response

다른 부모의 자녀 버킷에 있는 필드를 입력으로 받는 pipeline aggs 실행 결과

{
  "took" : 4,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 10,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "mon" : {
      "buckets" : [
        {
          "key_as_string" : "2019-06-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1559347200000,
          "doc_count" : 2,
          "sum_psg" : {
            "value" : 7726.0
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2019-07-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1561939200000,
          "doc_count" : 2,
          "sum_psg" : {
            "value" : 12699.0
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2019-08-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1564617600000,
          "doc_count" : 2,
          "sum_psg" : {
            "value" : 11545.0
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2019-09-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1567296000000,
          "doc_count" : 3,
          "sum_psg" : {
            "value" : 9054.0
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2019-10-01T00:00:00.000Z",
          "key" : 1569888000000,
          "doc_count" : 1,
          "sum_psg" : {
            "value" : 971.0
          }
        }
      ]
    },
    "bucket_sum_psg" : {
      "value" : 41995.0
    }
  }
}

이번 장에서는 Elasticsearch가 텍스트 검색엔진을 넘어 데이터 분석 엔진으로서의 기능을 가능하게 해 준 Aggregations 에 대해서 알아보았습니다. Aggregations 에는 다양한 값들을 연산하는 metrics, 범위나 종류 별로 값들을 분리하는 bucket, 그리고 다른 aggregation의 결과를 입력으로 받아 새로운 연산을 수행하는 pipeline 이 있습니다. 이 장에서는 주로 사용되는 aggregation들 위주로 기본적인 사용 방법에 대해 설명했습니다. 지금까지 설명한 것 외에도 수많은 종류의 aggregation 들이 있으니 공식 도큐먼트에서 확인 하시기 바랍니다.