elasticsearch - ElasticSearch Max Agg在文档的列表属性内的最小值

我正在寻找对文档下的属性值进行最大聚合的方法，该属性是复杂对象(键和值)的列表。这是我的数据:

[{
    "id" : "1",
    "listItems" :
        [
            {
                "key" : "li1",
                "value" : 100
            },
            {
                "key" : "li2",
                "value" : 5000
            }
        ]
},
{
    "id" : "2",
    "listItems" :
        [
            {
                "key" : "li3",
                "value" : 200
            },
            {
                "key" : "li2",
                "value" : 2000
            }
        ]
}]

当我在“listItems.value”上执行嵌套的最大聚合时，我期望返回的最大值为200(而不是5000)，原因是我希望逻辑首先为每个文档计算listItems下的MIN值，然后在此上进行最大聚合。是否可以做这样的事情？
谢谢。

最佳答案

搜索查询执行以下聚合:
id字段上的

Terms aggregation

上的

Min aggregation

Max bucket aggregation是同级管道聚合，它在同级聚合中标识具有指定指标最大值的存储桶，并输出该存储桶的值和密钥。

请引用nested aggregation以获得详细说明。
添加带有索引数据，索引映射，搜索查询和搜索结果的工作示例。
索引映射:

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "listItems": {
        "type": "nested"
      },
      "id":{
        "type":"text",
        "fielddata":"true"
      }
    }
  }
}

索引数据:

{
    "id" : "1",
    "listItems" :
        [
            {
                "key" : "li1",
                "value" : 100
            },
            {
                "key" : "li2",
                "value" : 5000
            }
        ]
}
{
    "id" : "2",
    "listItems" :
        [
            {
                "key" : "li3",
                "value" : 200
            },
            {
                "key" : "li2",
                "value" : 2000
            }
        ]
}

搜索查询:

    {
    "size": 0,
    "aggs": {
        "id_terms": {
            "terms": {
                "field": "id"
            },
            "aggs": {
                "nested_entries": {
                    "nested": {
                        "path": "listItems"
                    },
                    "aggs": {
                        "min_position": {
                            "min": {
                                "field": "listItems.value"
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        },
        "maxValue": {
            "max_bucket": {
                "buckets_path": "id_terms>nested_entries>min_position"
            }
        }
    }
}

搜索结果:

"aggregations": {
    "id_terms": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "1",
          "doc_count": 1,
          "nested_entries": {
            "doc_count": 2,
            "min_position": {
              "value": 100.0
            }
          }
        },
        {
          "key": "2",
          "doc_count": 1,
          "nested_entries": {
            "doc_count": 2,
            "min_position": {
              "value": 200.0
            }
          }
        }
      ]
    },
    "maxValue": {
      "value": 200.0,
      "keys": [
        "2"
      ]
    }
  }