面试题：ElasticSearch动态调整API在复杂聚合查询中的应用

Question

在ElasticSearch中有一个包含订单信息的索引，文档包含'order_id'、'customer_id'、'order_amount'、'order_date'等字段。要求使用动态调整API，在已有的聚合查询基础上，动态添加一个新的聚合，统计每个客户的平均订单金额，并按照平均金额降序排列，同时确保不影响原有的聚合结果。请详细描述实现思路并给出可能的代码示例。

Answer 1

实现思路

1. 获取现有聚合查询：首先需要获取当前已存在的聚合查询配置，这可能通过代码中的变量或者Elasticsearch的查询定义获取。
2. 添加新聚合：在现有聚合查询基础上，添加一个新的聚合来统计每个客户的平均订单金额。这里使用terms聚合来按customer_id分组，然后在分组内使用avg聚合计算平均order_amount。
3. 排序：对新添加的聚合结果按照平均金额降序排列。
4. 执行查询：将更新后的聚合查询发送到Elasticsearch执行，确保原有的聚合结果不受影响。

代码示例（以Python的Elasticsearch客户端为例）

from elasticsearch import Elasticsearch

# 连接Elasticsearch
es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}])

# 假设已有聚合查询
existing_query = {
    "size": 0,
    "aggs": {
        "existing_aggregation": {
            "terms": {
                "field": "some_field"
            }
        }
    }
}

# 添加新聚合
new_aggregation = {
    "customer_avg_amount": {
        "terms": {
            "field": "customer_id",
            "order": {
                "avg_amount": "desc"
            }
        },
        "aggs": {
            "avg_amount": {
                "avg": {
                    "field": "order_amount"
                }
            }
        }
    }
}
existing_query["aggs"].update(new_aggregation)

# 执行查询
response = es.search(index='order_index', body=existing_query)

print(response)

上述代码中，首先定义了一个已有的聚合查询existing_query，然后构建了新的聚合new_aggregation并添加到已有聚合查询中，最后执行更新后的查询并输出结果。注意，实际应用中要根据实际的索引名和已有聚合配置调整代码。