面试题：ElasticSearch存储桶聚合中嵌套聚合的使用场景及实现方式

Question

在ElasticSearch索引中，文档结构是多层嵌套的，例如一篇博客文章包含多个评论，评论又包含点赞数等信息。请阐述在这种场景下，如何使用存储桶聚合进行嵌套聚合，比如先按文章分组，再在每个文章分组内按评论的点赞数区间进行分组统计评论数量，给出详细的DSL示例及解释。

Answer 1

以下是实现该需求的DSL示例及解释：

{
    "aggs": {
        "by_article": {
            "terms": {
                "field": "article_id" // 按文章ID进行分组，假设存在article_id字段标识文章
            },
            "aggs": {
                "by_comment_likes": {
                    "range": {
                        "field": "comment.likes", // 评论的点赞数字段，假设评论结构中点赞数字段为comment.likes
                        "ranges": [
                            { "from": 0, "to": 10 },
                            { "from": 10, "to": 20 },
                            { "from": 20, "to": null }
                        ]
                    }
                }
            }
        }
    }
}

解释：

1. 外层聚合：
   • by_article是一个terms聚合，通过article_id字段对文章进行分组。这会将所有文档按文章ID进行归类。
2. 内层聚合：
   • by_comment_likes是在by_article聚合内的range聚合。
   • 它基于comment.likes字段（假设文档结构中评论的点赞数字段为comment.likes）进行点赞数区间的划分。
   • ranges数组定义了不同的点赞数区间，分别是0到10（不包含10），10到20（不包含20）以及20及以上。

通过这种嵌套聚合方式，首先按文章进行分组，然后在每个文章分组内按评论的点赞数区间统计评论数量。