我不确定100％想要实现什么，如果您也将共享映射会有所帮助。
桶聚合是关于定义桶/组的。正如您在示例中所做的那样，您可以包装/嵌套存储桶聚合，以进一步将存储桶分解为子存储桶，依此类推。
默认情况下，Elasticsearch总是计算计数指标，但是您也可以指定其他指标以进行计算。一个指标是针对每个存储桶/针对一个存储桶（而不是另一个指标）计算的，这就是为什么您不能将一个指标聚合嵌套在一个指标聚合之下，这根本没有意义。
根据数据的外观，您可能需要做的唯一更改是将sum_done聚合移出-clause aggs，移到与max_date_aggs-aggregation 相同的级别。
代码段
"aggs": {
"max_date_aggs": { "max": {"field": "timestamp"} },
"sum_done": { "sum": { "field": "itemNumberDone"} }
}
在您提出问题并提出问题之后，我设法提出了一个需要一个请求的解决方案。如前所述，sum-metric聚合需要在存储桶而不是度量上进行操作。解决方案非常简单：无需计算max-date，只需将该聚合重新计算为terms-aggregation，然后按时间戳记降序排序即可，只需要一个存储桶即可。
解
GET gos_element/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"sender_comp_aggs": {
"terms": {"field": "senderComponent.keyword"},
"aggs": {
"activity_mnemo_aggs": {
"terms": {"field": "activityMnemo.keyword"},
"aggs": {
"activity_instance_id_aggs": {
"terms": {"field": "activityInstanceId.keyword"},
"aggs": {
"business_date_aggs": {
"terms": {"field": "correlationIdSet.businessDate"},
"aggs": {
"context_set_id_closing_aggs": {
"terms": {"field": "contextSetId.closing.keyword"},
"aggs": {
"max_date_bucket_aggs": {
"terms": {
"field": "timestamp",
"size": 1,
"order": {"_key": "desc"}
},
"aggs": {
"sum_done": {
"sum": {"field": "itemNumberDone"}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
}
当我依靠默认的Elasticsearch映射时，我不得不引用.keyword字段的-version。如果您的字段直接映射到类型的字段keyword，则不需要这样做。
使用以下2条命令为您提供的文档建立索引后，您可以立即测试以上请求：
PUT gos_element/_doc/AW_yu3dIa2R_HwqpSz
{
"senderComponent": "PS",
"timestamp": "2020-01-28T02:31:00Z",
"activityMnemo": "PScommand",
"activityInstanceId": "123466",
"activityStatus": "Progress",
"activityStatusNumber": 300,
"specificActivityStatus": "",
"itemNumberTotal": 10,
"itemNumberDone": 9,
"itemNumberInError": 0,
"itemNumberNotStarted": 1,
"itemNumberInProgress": 0,
"itemUnit": "Command",
"itemList": [],
"contextSetId": {
"PV": "VAR",
"closing": "PARIS"
},
"correlationIdSet": {
"closing": "PARIS",
"businessDate": "2020-01-27",
"correlationId": "54947df8-0e9e-4471-a2f9-9af509fb5899"
},
"errorSet": [],
"kpiSet": "",
"activitySpecificPayload": "",
"messageGroupUUID": "54947df8-0e9e-4471-a2f9-9af509fb5899"
}
PUT gos_element/_doc/AW_yu3dIa2R_HwqpSz8z
{
"senderComponent": "PS",
"timestamp": "2020-01-28T03:01:00Z",
"activityMnemo": "PScommand",
"activityInstanceId": "123466",
"activityStatus": "End",
"activityStatusNumber": 200,
"specificActivityStatus": "",
"itemNumberTotal": 10,
"itemNumberDone": 10,
"itemNumberInError": 0,
"itemNumberNotStarted": 0,
"itemNumberInProgress": 0,
"itemUnit": "Command",
"itemList": [],
"contextSetId": {
"PV": "VAR",
"closing": "PARIS"
},
"correlationIdSet": {
"closing": "PARIS",
"businessDate": "2020-01-27",
"correlationId": "54947df8-0e9e-4471-a2f9-9af509fb5899"
},
"errorSet": [],
"errorMessages": "",
"kpiSet": "",
"activitySpecificPayload": "",
"messageGroupUUID": "54947df8-0e9e-4471-a2f9-9af509fb5899"
}
结果，您将获得以下响应（预期值为10）：
{
"took" : 8,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 1,
"successful" : 1,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value" : 2,
"relation" : "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"sender_comp_aggs" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 0,
"buckets" : [
{
"key" : "PS",
"doc_count" : 2,
"activity_mnemo_aggs" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 0,
"buckets" : [
{
"key" : "PScommand",
"doc_count" : 2,
"activity_instance_id_aggs" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 0,
"buckets" : [
{
"key" : "123466",
"doc_count" : 2,
"business_date_aggs" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 0,
"buckets" : [
{
"key" : 1580083200000,
"key_as_string" : "2020-01-27T00:00:00.000Z",
"doc_count" : 2,
"context_set_id_closing_aggs" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 0,
"buckets" : [
{
"key" : "PARIS",
"doc_count" : 2,
"max_date_bucket_aggs" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 1,
"buckets" : [
{
"key" : 1580180460000,
"key_as_string" : "2020-01-28T03:01:00.000Z",
"doc_count" : 1,
"sum_done" : {
"value" : 10.0
}
}
]
}
}
]
}
}
]
}
}
]
}
}
]
}
}
]
}
}
}
嗨，首先感谢您的快速回复！我尝试将sum_done与max_date_aggs移到同一级别。它向我显示了所有已完成项目的总和，而不是具有最大时间戳的已完成项目的总和。我也尝试使用存储桶，但我不知道如何获取字段itemNumberDone的总和。我将立即添加更多详细信息。
哦，您想要实现的目标完全不同。您将需要一个存储桶/范围，所有具有该max_date作为值的文档。您最有可能必须在应用程序端解决此问题：-第一个请求：查询Elasticsearch以了解max_date（s）-第二个请求：使用带有单个max_dates的过滤器聚合作为过滤器来创建存储桶，然后您可以询问Elasticsearc求该存储桶中文档的总和。我可能还是想重新考虑您的数据模型，因为您已经有很多嵌套的聚合。
我尝试了存储桶，但不知道如何检索然后将itemNumberDone求和。我将为您提供映射和更多详细信息。
当您说“在应用程序端”时。您的意思是创建一个可以执行请求的后端？我想只用一个查询就没有后端（如果可能的话）。
谢谢，它奏效了！我通过“ _term”更改了“ _key”，并且效果很好。