计算消息的平均响应时间

Question

示例文档：

{
   "id":123,
   "message_type":"RECEIVE",
   "conversation_id":"1"
   "date":"2020-01-01T12:00:00"
},
{
   "id":456,
   "message_type":"SEND",
   "conversation_id":"1"
   "date":"2020-01-01T13:00:00"
},
{
   "id":789,
   "message_type":"SEND",
   "conversation_id":"1"
   "date":"2020-01-01T14:00:00"
}

上下文：

1. 对消息的响应未嵌套在消息下方。他们也不共享父母/孩子的关系。

2. 每个发送的消息都应被视为最后收到的消息的答复。 （我知道它可能看起来很奇怪，但确实如此）

询问：计算每月邮件的平均响应时间。

问题：中位数计算可能不是问题，但我不确定如何考虑文档的统一层次结构来计算响应时间。

我的尝试：

1. 对于每条新发送的消息，将响应时间标记为对话中最后收到的消息。
2. 处理＃1的旧会话/消息。

有更好的方法吗？可以使用管道聚合吗？

Answer 1

也许有一种我不知道的使用管道aggs来实现此目的的方法，但是由于文档的上下文彼此之间并不“意识到”，因此您可能需要为此使用脚本化度量。

伪代码如下：

1. 初始化：初始化一个空的每月哈希映射-vs-按ID分组的邮件哈希映射
2. 地图：遍历所有查询的文档并将其分配给正确的地图叶子
3. 组合：：计算中位数和其他指标
4. 减少：以您选择的格式返回指标

这里是concrete, similar example。忽略nested方面-原理仍然存在。