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一个 multi-value(多值) 度量聚合，计算从聚合文档中提取的数值的一个或多个百分位数排名。
这些值可以由给定的脚本生成，也可以从文档中的特定数值或 histogram 字段 中提取。
要了解有关百分位等级聚合(percentile ranks aggregation)的近似值和内存使用的建议，请参阅百分位(通常)是近似值 及 压缩。
百分位数等级显示低于特定值的观察值的百分比。 例如，如果一个值大于或等于所有观察值中的95%,则称其处于第95百分位。
假设数据由网站加载时间组成。 可能有一个服务协议，内容是95%的页面加载在500毫秒内完成，99%的页面加载在600毫秒内完成。
让我们看看代表加载时间(load_time)的百分比范围：
GET latency/_search
{
"size": 0,
"aggs" : {
"load_time_ranks" : {
"percentile_ranks" : {
"field" : "load_time",
"values" : [500, 600]
}
}
}
}
响应将如下所示：
{
...
"aggregations": {
"load_time_ranks": {
"values" : {
"500.0": 90.01,
"600.0": 100.0
}
}
}
}
根据这些信息，可以确定达到了99%的加载时间目标，但没有完全达到95%的加载时间目标(在500毫秒内加载完成的只达到了90.01%)
默认情况下，keyed 标志设置为 true，它将唯一的字符串键与每个桶相关联，并将范围作为哈希而不是数组返回。
将 keyed 标志设置为 false 将禁用此行为：
GET latency/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"load_time_ranks": {
"percentile_ranks": {
"field": "load_time",
"values": [500, 600],
"keyed": false
}
}
}
}
响应：
{
...
"aggregations": {
"load_time_ranks": {
"values": [
{
"key": 500.0,
"value": 90.01
},
{
"key": 600.0,
"value": 100.0
}
]
}
}
}
百分位数等级度量支持脚本。 例如，如果加载时间是以毫秒为单位的，但我们希望以秒为单位提供值，我们可以使用一个脚本来进行动态转换：
GET latency/_search
{
"size": 0,
"aggs" : {
"load_time_ranks" : {
"percentile_ranks" : {
"values" : [500, 600],
"script" : {
"lang": "painless",
"source": "doc['load_time'].value / params.timeUnit",
"params" : {
"timeUnit" : 1000
}
}
}
}
}
}
这将使用 painless(无痛) 脚本语言，没有脚本参数。 要使用存储的脚本，请使用以下语法：
GET latency/_search
{
"size": 0,
"aggs" : {
"load_time_ranks" : {
"percentile_ranks" : {
"values" : [500, 600],
"script" : {
"id": "my_script",
"params": {
"field": "load_time"
}
}
}
}
}
}
此设置公开了 HDR 直方图的内部实现，语法将来可能会改变。
HDR直方图 (High Dynamic Range Histogram, 高动态范围直方图)是一种替代实现，在计算延迟测量的百分位等级时非常有用，因为它比 t-digest 实现更快，但需要更大的内存。 这种实现保持固定的最坏情况百分比误差(指定为有效数字的数量)。 这意味着，如果在设置为 3 个有效数字的直方图中记录的数据值从 1 微秒到 1 小时(3,600,000,000微秒)，则对于 1 毫秒和 3.6 秒(或更好)的最大跟踪值(1小时)，它将保持 1 微秒的值分辨率。
通过在请求中指定参数 method，可以使用 HDR 直方图:
GET latency/_search
{
"size": 0,
"aggs" : {
"load_time_ranks" : {
"percentile_ranks" : {
"field" : "load_time",
"values" : [500, 600],
"hdr": {
"number_of_significant_value_digits" : 3
}
}
}
}
}
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HDR 直方图仅支持正值，如果向其传递负值，将会出错。 如果值的范围未知，使用HDR 直方图也不是一个好主意，因为这可能会导致很高的内存使用率。