4-02-1. Adding a Metric to the Mix

The previous example told us the number of documents in each bucket, which is useful. But often, our applications require more-sophisticated metrics about the documents. For example, what is the average price of cars in each bucket?

위의 예제에서, 각 bucket의 document 수를 알 수 있었다. 이것은 유용하다. 하지만, 응용프로그램에서는 document에 대한 더 복잡한 metric을 요구한다. 예를 들자면, 각 bucket의 자동차 평균 가격은?

To get this information, we need to tell Elasticsearch which metrics to calculate, and on which fields.This requires nesting metrics inside the buckets. Metrics will calculate mathematical statistics based on the values of documents within a bucket.

이 정보를 얻기 위해, Elasticsearch에서, 특정 field에 대해 계산을 하기 위한, 어떤 metric이 필요하다. 바로, bucket 내부에 중첩하는(nesting) metric이다. metric은 어떤 bucket에 있는 document의 값에 기초한, 수학적 통계를 계산한다.

Let’s go ahead and add an average metric to our car example:

위의 자동차 예제에, average metric을 추가해 보자.

GET /cars/transactions/_search
{
   "size" : 0,
   "aggs": {
      "colors": {
         "terms": {
            "field": "color"
         },
         "aggs": { 
            "avg_price": { 
               "avg": {
                  "field": "price" 
               }
            }
         }
      }
   }
}

COPY AS CURLVIEW IN SENSE 

	metric을 가지기 위해, 새로운 aggs 단계를 추가한다.
	그리고, metric의 이름을 avg_price 라 한다.
	마지막으로, price field에 대한 avg metric을 정의한다.

As you can see, we took the previous example and tacked on a new aggs level. This new aggregation level allows us to nest the avg metric inside the terms bucket. Effectively, this means we will generate an average for each color.

알수 있듯이, 이전의 예제에다가 새로운 aggs 단계를 추가했다. 이 새로운 aggregation 단계는 termsbucket 내부에, avg metric을 중첩한 것이다. 결과적으로, 각 색상에 대한 평균값을 얻을 수 있다.

Just like the colors example, we need to name our metric (avg_price) so we can retrieve the values later. Finally, we specify the metric itself (avg) and what field we want the average to be calculated on (price):

colors 예제처럼, metric에 이름(avg_price)을 지정해야 한다. 그러면, 나중에 값을 가져올 수 있다. 마지막으로, metric 자체(avg)와 평균을 계산하려는 field(price)를 지정한다.

{
...
   "aggregations": {
      "colors": {
         "buckets": [
            {
               "key": "red",
               "doc_count": 4,
               "avg_price": { 
                  "value": 32500
               }
            },
            {
               "key": "blue",
               "doc_count": 2,
               "avg_price": {
                  "value": 20000
               }
            },
            {
               "key": "green",
               "doc_count": 2,
               "avg_price": {
                  "value": 21000
               }
            }
         ]
      }
   }
...
}

response에 새로운 avg_price 요소가 있다.

Although the response has changed minimally, the data we get out of it has grown substantially. Before, we knew there were four red cars. Now we know that the average price of red cars is $32,500. This is something that you can plug directly into reports or graphs.

비록 response는 최소한으로 변경했지만, 그것에서 얻은 데이터는 상당히 늘어났다. 이전에는, 붉은 색상의 자동차는 4대가 있다고 알고 있었지만, 이제는 붉은 자동자의 평균가격이 $32,500 인 것을 알 수 있다. 이것을 보고서나 그래프에 바로 연결할 수 있는 것이다.