Elasticsearch7.10问卷场景多条件nested嵌套聚合查询问题求解

问题根因 #

你当前查询的错误本质是nested聚合的上下文作用域限制：

• 执行path:answers的nested聚合后，后续所有聚合的上下文都是单个answers子文档，每个子文档只会对应一个subject（要么是sbj_a，要么是sbj_b，不可能同时存在两个subject）
• 你在sbj_a的terms桶中做后续聚合，只能拿到当前sbj_a子文档的字段，自然不可能返回sbj_b的相关数据。

方案1：直接过滤统计总数（性能最优，适合仅统计总数的场景） #

如果只需要获取满足「sbj_a选ans_02/03且sbj_b选ans_11」的用户总数，直接走查询过滤即可，无需复杂聚合，性能最高：

{
  "size": 0,
  "track_total_hits": true,
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "nested": {
            "path": "answers",
            "query": {
              "bool": {
                "must": [
                  {"term": {"answers.subject": "sbj_a"}},
                  {"terms": {"answers.answer.keyword": ["ans_02", "ans_03"]}}
                ]
              }
            }
          }
        },
        {
          "nested": {
            "path": "answers",
            "query": {
              "bool": {
                "must": [
                  {"term": {"answers.subject": "sbj_b"}},
                  {"term": {"answers.answer.keyword": "ans_11"}}
                ]
              }
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

返回结果中hits.total.value就是你需要的符合条件的用户总数。

方案2：交叉聚合方案（适合多维度交叉统计场景） #

如果需要在筛选sbj_a答案的基础上，同时统计对应群体其他题目的答案分布，可以用reverse_nested跳出当前nested上下文，回到根文档后重新进入nested聚合统计其他题目数据：

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "nested_answers": {
      "nested": {
        "path": "answers"
      },
      "aggs": {
        "filter_sbj_a": {
          "filter": {
            "bool": {
              "must": [
                {"term": {"answers.subject": "sbj_a"}},
                {"terms": {"answers.answer.keyword": ["ans_02", "ans_03"]}}
              ]
            }
          },
          "aggs": {
            "back_to_root": {
              "reverse_nested": {},
              "aggs": {
                "nested_again": {
                  "nested": {
                    "path": "answers"
                  },
                  "aggs": {
                    "filter_sbj_b": {
                      "filter": {
                        "bool": {
                          "must": [
                            {"term": {"answers.subject": "sbj_b"}},
                            {"term": {"answers.answer.keyword": "ans_11"}}
                          ]
                        }
                      }
                    }
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

最终filter_sbj_b的doc_count就是符合两个条件的用户总数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yu-hsien Lee