# Watcher Index Actionで、ドキュメントを分けて出力する

**URL:** <https://discuss.elastic.co/t/watcher-index-action/181738>\
**Category:** 日本語による質問・議論はこちら\
**Created:** [May 20, 2019, 6:02am UTC](https://discuss.elastic.co/t/watcher-index-action/181738 "2019-05-20T06:02:30Z")\
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**Author:** ![5f750bbb360aba6ced5f](https://avatars.discourse-cdn.com/v4/letter/5/f1d935/32.png) [@5f750bbb360aba6ced5f](https://discuss.elastic.co/u/5f750bbb360aba6ced5f)\
**Post date:** [May 20, 2019, 6:02am UTC](https://discuss.elastic.co/t/watcher-index-action/181738/1 "2019-05-20T06:02:30Z")

</div>

基礎的な質問で恐縮ですが、WatcherのIndex Actionを利用すると、デフォルトでは、集計結果が、一つのドキュメントにまとめられて出力されます。  
これを、Watcherで引っかかったドキュメントが、そのまま別々の状態で出力されるように設定をしたいです。

たとえば、  
` ①下記のような３つのデータを用意`

> \*doc1  
> pc\_name : A  
> feature : B  
> \*doc2  
> pc\_name : A  
> feature : C  
> \*doc3  
> pc\_name : B  
> feature : B

` ②Watcherで、FeatureにBが含まれるときに、Indexを作成するように設定`  
` ③doc1とdoc3が、一つのインデックスに、別々のドキュメントして出力`  
という流れをつくりたいです

初歩的なミスなのかもしれませんが、、下記の通り、Transform句を使用して作成してみたのですが、「no requests added」というエラーが出てしまいました。

```
{
  "trigger": {
    "schedule": {
      "interval": "2m"
    }
  },
  "input": {
    "search": {
      "request": {
        "search_type": "query_then_fetch",
        "indices": [
          "license_used"
        ],
        "types": [],
        "body": {
          "size": 0,
          "aggs": {
            "pc_name": {
              "terms": {
                "field": "pc_name"
              }
            },
            "start_date": {
              "terms": {
                "field": "start_date"
              }
            }
          },
          "query": {
            "bool": {
              "must": [
                {
                  "range": {
                    "start_date": {
                      "gte": "now-1M"
                    }
                  }
                },
                {
                  "terms": {
                    "feature": [
                      " *****",
                      " *****"
                    ]
                  }
                }
              ]
            }
          }
        }
      }
    }
  },
  "condition": {
    "compare": {
      "ctx.payload.hits.total": {
        "gte": 10
      }
    }
  },
  "actions": {
    "index_payload": {
      "transform": {
        "script": {
          "source": "return['_doc':ctx.payload.hits.hits]",
          "lang": "painless"
        }
      },
      "index": {
        "index": "t.watch_highuse0517",
        "doc_type": "doc"
      }
    }
  }
}

```

---

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**Author:** ![yoshioka](https://sea2.discourse-cdn.com/elastic/user_avatar/discuss.elastic.co/yoshioka/32/41320_2.png) [@yoshioka](https://discuss.elastic.co/u/yoshioka)\
**Post date:** [May 20, 2019, 4:41pm UTC](https://discuss.elastic.co/t/watcher-index-action/181738/2 "2019-05-20T16:41:42Z")

</div>

インデックスに登録したいドキュメントの配列を「\_doc」に詰めることで、  
複数ドキュメントのインデクシングが可能です。

> "source": "return['\_doc':ctx.payload.hits.hits]",

hits.hitsを詰めると、\_source部分以外に余計なメタデータが入っているので失敗します。

以下の部分を、配列にすればOKです。  
hits.hits[0].\_source  
hits.hits[1].\_source

具体的なサンプルは、こちらのブログにありますので、  
ご参考に。  
[https://www.shin0higuchi.com/entry/2017/11/02/002955](https://www.shin0higuchi.com/entry/2017/11/02/002955)

---

<div class="post-metadata">

**Author:** ![5f750bbb360aba6ced5f](https://avatars.discourse-cdn.com/v4/letter/5/f1d935/32.png) [@5f750bbb360aba6ced5f](https://discuss.elastic.co/u/5f750bbb360aba6ced5f)\
**Post date:** [May 21, 2019, 1:41am UTC](https://discuss.elastic.co/t/watcher-index-action/181738/3 "2019-05-21T01:41:04Z")

</div>

早速のご回答ありがとうございます。  
上記のブログは私も拝見したのですが、

> "script": {  
> "source": "return['\_doc':ctx.payload.hits.hits]",  
> "lang": "painless"  
> }

を

> "script": "for (int i = 0; i \< ctx.payload.hits.hits.length; ++i) {ctx.payload.hits.hits[i] = ctx.payload.hits.hits[i].\_source } return ['\_doc' : ctx.payload.hits.hits]"

に変えて実行すると、  
`"Validation Failed: 1: no requests added;"`  
と出てしまい、うまくいかない状況です。。

---

<div class="post-metadata">

**Author:** ![shin-higuchi](https://sea2.discourse-cdn.com/elastic/user_avatar/discuss.elastic.co/shin-higuchi/32/46524_2.png) [@shin-higuchi](https://discuss.elastic.co/u/shin-higuchi)\
**Post date:** [May 21, 2019, 7:13am UTC](https://discuss.elastic.co/t/watcher-index-action/181738/4 "2019-05-21T07:13:32Z")

</div>

bodyの先頭に  
size=0  
と指定しているため、indexingする\_sourceが取得できていないのが原因だと思います。

一度、body内のJSONをコピーしてsearch APIを叩いてみるのがおすすめです。

---

<div class="post-metadata">

**Author:** ![shin-higuchi](https://sea2.discourse-cdn.com/elastic/user_avatar/discuss.elastic.co/shin-higuchi/32/46524_2.png) [@shin-higuchi](https://discuss.elastic.co/u/shin-higuchi)\
**Post date:** [May 21, 2019, 7:15am UTC](https://discuss.elastic.co/t/watcher-index-action/181738/5 "2019-05-21T07:15:40Z")

</div>

size０で検索した際のレスポンスは下記のように、hitsが空配列になりますが、hits.totalは取得するので、conditionにマッチしてしまいます。

> {  
> "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" : {  
> "term" : {  
> "doc\_count\_error\_upper\_bound" : 0,  
> "sum\_other\_doc\_count" : 0,  
> "buckets" : [  
> {  
> "key" : 56,  
> "doc\_count" : 1  
> },  
> {  
> "key" : 66,  
> "doc\_count" : 1  
> }  
> ]  
> }  
> }  
> }

---

<div class="post-metadata">

**Author:** ![5f750bbb360aba6ced5f](https://avatars.discourse-cdn.com/v4/letter/5/f1d935/32.png) [@5f750bbb360aba6ced5f](https://discuss.elastic.co/u/5f750bbb360aba6ced5f)\
**Post date:** [May 21, 2019, 8:26am UTC](https://discuss.elastic.co/t/watcher-index-action/181738/6 "2019-05-21T08:26:22Z")

</div>

ありがとうございます。  
size=1000  
にしたところ、目的の動作が実現できました！  
大変助かりました！

なお、検索ロジックをこれから作成していくため、  
そちらが完了するまでは、こちらの質問チケットはオープンのままにさせていただきます。

---

<div class="post-metadata">

**Author:** ![5f750bbb360aba6ced5f](https://avatars.discourse-cdn.com/v4/letter/5/f1d935/32.png) [@5f750bbb360aba6ced5f](https://discuss.elastic.co/u/5f750bbb360aba6ced5f)\
**Post date:** [May 23, 2019, 9:59am UTC](https://discuss.elastic.co/t/watcher-index-action/181738/7 "2019-05-23T09:59:14Z")

</div>

たびたび失礼いたします、  
出力自体はできたのですが、  
検索・抽出ロジックで不明点があり、追加で質問させていただきます。  
かなり簡略化していますが、下記のような流れで抽出を行おうとしています。

`①下記のようなデータを用意`

> \*doc1  
> pc\_name : A  
> feature : B  
> start\_date: 2019/5/18  
> login\_date: 2019/5/19
> 
> \*doc2  
> pc\_name : A  
> start\_date: 2019/5/18  
> login\_date: 2019/5/22
> 
> \*doc3  
> pc\_name : B  
> start\_date: 2019/5/21  
> login\_date: 2019/5/20
> 
> \*doc4  
> pc\_name : B  
> start\_date: 2019/5/21  
> login\_date: 2019/5/22

`②下記のようなロジックで出力`  
(1) PC Nameとstart\_dateのセットをキーとしてグルーピング  
→この場合、doc1とdoc2がグループ、doc3とdoc4がグループになる。  
(2) 上記のグループごとに、start\_date と login\_dateの差を算出  
(3) 1グループあたり、start\_date と login\_dateの差が一番大きいドキュメントのみをインデキシングする（(1)のグループ数＝レコード数になる）

`③出力結果のイメージ`  
→上記データのうち、doc2、doc4が出力される

```
[0]
  pc_name : A
  feature : C
  start_date: 2019/5/18
  login_date: 2019/5/22

[1]
pc_name : B
feature : B
   start_date: 2019/5/21
   login_date: 2019/5/22

```

現状は、ヒットしたレコードを、ソートして、上位50個を抜き出す、という風にして、それとなく絞っていますが、必要なのは同じFeature・Startdateでグループ化されたレコードのうち、Logindateがもっとも大きいものだけになるため、単に並び替えるだけでなく「Max以外抽出しない」という  
ロジックが組みたいです。

※下記が実際の使用しているコードです

```
{
  "trigger": {
    "schedule": {
      "interval": "1h"
    }
  },
  "input": {
    "search": {
      "request": {
        "search_type": "query_then_fetch",
        "indices": [
          "license_used"
        ],
        "types": [],
        "body": {
          "size": 50,
          "aggregations": {
            "2": {
              "terms": {
                "field": "pc_name",
                "size": 1000,
                "order": {
                  "1": "desc"
                }
              },
              "aggs": {
                "1": {
                  "max": {
                    "field": "login_date"
                  }
                },
                "3": {
                  "terms": {
                    "field": "feature",
                    "size": 2,
                    "order": {
                      "1": "desc"
                    }
                  },
                  "aggs": {
                    "1": {
                      "max": {
                        "field": "login_date"
                      }
                    },
                    "5": {
                      "terms": {
                        "field": "start_date",
                        "size": 1000,
                        "order": {
                          "1": "desc"
                        }
                      },
                      "aggs": {
                        "1": {
                          "max": {
                            "field": "login_date"
                          }
                        }
                      }
                    }
                  }
                }
              }
            }
          },
          "query": {
            "bool": {
              "must": [
                {
                  "range": {
                    "login_date": {
                      "gte": "now-1M"
                    }
                  }
                },
                {
                  "terms": {
                    "feature": [
                      " *****",
                      " *****"
                    ]
                  }
                },
                {
                  "script": {
                    "script": {
                      "lang": "painless",
                      "source": "(doc['login_date'].date.getMillis()/1000 - doc['start_date'].date.getMillis()/1000) > 172800"
                    }
                  }
                }
              ]
            }
          }
        }
      }
    }
  },
  "condition": {
    "compare": {
      "ctx.payload.hits.total": {
        "gte": 10
      }
    }
  },
  "actions": {
    "index_payload": {
      "transform": {
        "script": {
          "source": "for (int i = 0; i < ctx.payload.hits.hits.length; ++i) {ctx.payload.hits.hits[i] = ctx.payload.hits.hits[i]._source } return ['_doc' : ctx.payload.hits.hits]",
          "lang": "painless"
        }
      },
      "index": {
        "index": "t.watch_highuse0517h",
        "doc_type": "doc"
      }
    }
  }
}

```

---

<div class="post-metadata">

**Author:** ![yoshioka](https://sea2.discourse-cdn.com/elastic/user_avatar/discuss.elastic.co/yoshioka/32/41320_2.png) [@yoshioka](https://discuss.elastic.co/u/yoshioka)\
**Post date:** [May 23, 2019, 4:27pm UTC](https://discuss.elastic.co/t/watcher-index-action/181738/8 "2019-05-23T16:27:50Z")

</div>

> (1) PC Nameとstart\_dateのセットをキーとしてグルーピング

> 必要なのは同じFeature・Startdateでグループ化されたレコードのうち、Logindateがもっとも大きいものだけになるため、

キーにするのが以下のどちらか分からなかったので、  
①pc\_name + start\_date  
②feature + start\_date  
とりあえず、①と仮定します。

以下の要件だとすると、  
・pc\_name + start\_dateでグルーピング  
・login\_dateが最大のレコードを抽出する

クエリは以下のように書いてはどうでしょうか。

```
# データ投入とクエリ
DELETE test

PUT test
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "pc_name": {
        "type": "keyword"
      },
      "feature": {
        "type": "keyword"
      },
      "login_date": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy/M/dd"
      },
      "start_date": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy/M/dd"
      }
    }
  },
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_shards": "1",
      "number_of_replicas": "0"
    }
  }
}

PUT test/_doc/1
{
  "pc_name": "A",
  "feature": "X-1",
  "start_date": "2019/5/18",
  "login_date": "2019/5/19"
}

PUT test/_doc/2
{
  "pc_name": "A",
  "feature": "X-2",
  "start_date": "2019/5/18",
  "login_date": "2019/5/22"
}

PUT test/_doc/3
{
  "pc_name": "B",
  "feature": "X-3",
  "start_date": "2019/5/21",
  "login_date": "2019/5/21"
}

PUT test/_doc/4
{
  "pc_name": "B",
  "feature": "X-4",
  "start_date": "2019/5/21",
  "login_date": "2019/5/22"
}

GET test/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "unique_key": {
      "composite": {
        "sources": [
          {
            "pc_name": {
              "terms": {
                "field": "pc_name"
              }
            }
          },
          {
            "start_date": {
              "terms": {
                "field": "start_date"
              }
            }
          }
        ]
      },
      "aggs": {
        "latest_login": {
          "top_hits": {
            "sort": [
              {
                "login_date": {
                  "order": "desc"
                }
              }
            ],
            "size": 1
          }
        }
      }
    }
  }
}

```

実行結果

```
#レスポンス
{
  "took" : 754,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 4,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : []
  },
  "aggregations" : {
    "unique_key" : {
      "after_key" : {
        "pc_name" : "B",
        "start_date" : 1558396800000
      },
      "buckets" : [
        {
          "key" : {
            "pc_name" : "A",
            "start_date" : 1558137600000
          },
          "doc_count" : 2,
          "latest_login" : {
            "hits" : {
              "total" : {
                "value" : 2,
                "relation" : "eq"
              },
              "max_score" : null,
              "hits" : [
                {
                  "_index" : "test",
                  "_type" : "_doc",
                  "_id" : "2",
                  "_score" : null,
                  "_source" : {
                    "pc_name" : "A",
                    "feature" : "X-2",
                    "start_date" : "2019/5/18",
                    "login_date" : "2019/5/22"
                  },
                  "sort" : [
                    1558483200000
                  ]
                }
              ]
            }
          }
        },
        {
          "key" : {
            "pc_name" : "B",
            "start_date" : 1558396800000
          },
          "doc_count" : 2,
          "latest_login" : {
            "hits" : {
              "total" : {
                "value" : 2,
                "relation" : "eq"
              },
              "max_score" : null,
              "hits" : [
                {
                  "_index" : "test",
                  "_type" : "_doc",
                  "_id" : "4",
                  "_score" : null,
                  "_source" : {
                    "pc_name" : "B",
                    "feature" : "X-4",
                    "start_date" : "2019/5/21",
                    "login_date" : "2019/5/22"
                  },
                  "sort" : [
                    1558483200000
                  ]
                }
              ]
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

```

これを、Watcherのactionsの中のtransformでうまく\_docに詰めてみてください。

---

<div class="post-metadata">

**Author:** ![5f750bbb360aba6ced5f](https://avatars.discourse-cdn.com/v4/letter/5/f1d935/32.png) [@5f750bbb360aba6ced5f](https://discuss.elastic.co/u/5f750bbb360aba6ced5f)\
**Post date:** [May 24, 2019, 10:07am UTC](https://discuss.elastic.co/t/watcher-index-action/181738/9 "2019-05-24T10:07:49Z")

</div>

ありがとうございます。  
作動できました。

なお、説明を簡略化するために”Feature・Startdateでグループ化”と言いましたが、実際にはFeature/ start\_date/ pc\_nameでグループ化になります。

２点、課題・疑問がございます。

①Transformでhits.hitsに入れ込むには"size"を指定しなければならず、結果的に、検索上位でないドキュメントも抽出されてしまう

"size"（"body"の直下、位置でいうと下記コードの"aggs"の上の行の"size"）を指定しない方法、あるいは曖昧にしたり、変数にしたりする方法ってないですよね、、

②Feature/ start\_date/ pc\_nameをユニークキーにしたのですが、同じFeature/ start\_date/ pc\_name  
で、Logindateの異なるドキュメントが2,3個ほど検索最上位に入り込んでしまう  
ドキュメントを懸命に読んでおりますが、こちらはさっぱり原因がわかりません。。

以下、使用しているコードです。

```
{
  "trigger": {
    "schedule": {
      "interval": "3d"
    }
  },
  "input": {
    "search": {
      "request": {
        "search_type": "query_then_fetch",
        "indices": [
          "license_used"
        ],
        "types": [],
        "body": {
          "query": {
            "bool": {
              "must": [
                {
                  "range": {
                    "login_date": {
                      "gte": "now-1M"
                    }
                  }
                },
                {
                  "terms": {
                    "feature": [
                      " *****",
                      " *****"
                    ]
                  }
                },
                {
                  "script": {
                    "script": {
                      "lang": "painless",
                      "source": "(doc['login_date'].date.getMillis()/1000 - doc['start_date'].date.getMillis()/1000) > 172800"
                    }
                  }
                }
              ]
            }
          },
          "size": 100,
          "aggs": {
            "unique_key": {
              "composite": {
                "sources": [
                  {
                    "pc_name": {
                      "terms": {
                        "field": "pc_name"
                      }
                    }
                  },
                  {
                    "start_date": {
                      "terms": {
                        "field": "start_date"
                      }
                    }
                  },
                  {
                    "feature": {
                      "terms": {
                        "field": "feature"
                      }
                    }
                  }
                ]
              },
              "aggs": {
                "latest_login": {
                  "top_hits": {
                    "sort": [
                      {
                        "login_date": {
                          "order": "desc"
                        }
                      }
                    ],
                    "size": 1
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  },
  "condition": {
    "compare": {
      "ctx.payload.hits.total": {
        "gte": 1
      }
    }
  },
  "actions": {
    "index_payload": {
      "transform": {
        "script": {
          "source": "for (int i = 0; i < ctx.payload.hits.hits.length; ++i) {ctx.payload.hits.hits[i] = ctx.payload.hits.hits[i]._source } return ['_doc' : ctx.payload.hits.hits]",
          "lang": "painless"
        }
      },
      "index": {
        "index": "t.watch_highuse0517k",
        "doc_type": "doc"
      }
    }
  }
}
```

---

<div class="post-metadata">

**Author:** ![yoshioka](https://sea2.discourse-cdn.com/elastic/user_avatar/discuss.elastic.co/yoshioka/32/41320_2.png) [@yoshioka](https://discuss.elastic.co/u/yoshioka)\
**Post date:** [May 25, 2019, 7:06am UTC](https://discuss.elastic.co/t/watcher-index-action/181738/10 "2019-05-25T07:06:42Z")

</div>

言葉足らずでうまく伝わらなかったようですみません。

sizeは0のままでよいです。  
私が先ほど投稿したクエリに対して、  
compositはFeature/ start\_date/ pc\_nameの3つに変更したものを、  
Watcherで実行してください。

Conditionは、  
ctx.payload.aggregations.unique\_key.buckets  
の配列要素が1個以上かどうか。

actionsのtransformで、  
ctx.payload.aggregations.unique\_key.buckets  
をループで回して、  
各要素の中の  
latest\_login.hits.hits[0].\_source  
を取得して、\_docに詰めるとよいと思います。

---

<div class="post-metadata">

**Author:** ![5f750bbb360aba6ced5f](https://avatars.discourse-cdn.com/v4/letter/5/f1d935/32.png) [@5f750bbb360aba6ced5f](https://discuss.elastic.co/u/5f750bbb360aba6ced5f)\
**Post date:** [May 27, 2019, 8:36am UTC](https://discuss.elastic.co/t/watcher-index-action/181738/11 "2019-05-27T08:36:00Z")

</div>

ありがとうございます。  
教えていただいた内容で、動作できました。

ただ、unique\_key.bucketsが、想定では100件ほどになるはずなのですが、毎回必ず10件しかひっかかりません（⇒ ctx.payload.aggregations.unique\_key.buckets.length10）。  
検索条件を多少変えても、やはり10件しかひっかからず、構文が悪いのか、Watcherの仕様なのか、データが悪いのかの切り分けが分からず。。。

何度も申し訳ございませんが、こちら教えていただけますでしょうか。

> もし、データが下記のような3件であれば  
> ctx.payload.aggregations.unique\_key.buckets.lengthは、3になる認識であっているか  
> （同じ要領でデータ件数が10件以上になった場合は、当然、bucketsの数も10個以上になる認識であっているか）

```
_doc/1
Feature A
start_date A
pc_name B

_doc/2
Feature A
start_date B
pc_name A

_doc/3
Feature B
start_date A
pc_name A

```

※現在使用しているコード

```
{
  "trigger": {
    "schedule": {
      "interval": "1d"
    }
  },
  "input": {
    "search": {
      "request": {
        "search_type": "query_then_fetch",
        "indices": [
          "license_used
        ],
        "types": [],
        "body": {
          "query": {
            "bool": {
              "must": [
                {
                  "range": {
                    "login_date": {
                      "gte": "now-1M"
                    }
                  }
                },
                {
                  "terms": {
                    "feature": [
                      " *****",
                      " *****"
                    ]
                  }
                },
                {
                  "script": {
                    "script": {
                      "lang": "painless",
                      "source": "(doc['login_date'].date.getMillis()/1000 - doc['start_date'].date.getMillis()/1000) > 172800"
                    }
                  }
                }
              ]
            }
          },
          "size": 0,
          "aggs": {
            "unique_key": {
              "composite": {
                "sources": [
                  {
                    "pc_name": {
                      "terms": {
                        "field": "pc_name"
                      }
                    }
                  },
                  {
                    "start_date": {
                      "terms": {
                        "field": "start_date"
                      }
                    }
                  },
                  {
                    "feature": {
                      "terms": {
                        "field": "feature"
                      }
                    }
                  }
                ]
              },
              "aggs": {
                "latest_login": {
                  "top_hits": {
                    "sort": [
                      {
                        "login_date": {
                          "order": "desc"
                        }
                      }
                    ],
                    "size": 1
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  },
  "condition": {
    "compare": {
      "ctx.payload.hits.total": {
        "gte": 1
      }
    }
  },
  "actions": {
    "index_payload": {
      "transform": {
        "script": {
          "source": "for (int i = 0; i < ctx.payload.aggregations.unique_key.buckets.length; ++i) {ctx.payload.aggregations.unique_key.buckets[i] = ctx.payload.aggregations.unique_key.buckets[i].latest_login.hits.hits[0]._source } return ['_doc' : ctx.payload.aggregations.unique_key.buckets]",
          "lang": "painless"
        }
      },
      "index": {
        "index": "t.watch_highuse0527",
        "doc_type": "doc"
      }
    }
  }
}

```

---

<div class="post-metadata">

**Author:** ![shin-higuchi](https://sea2.discourse-cdn.com/elastic/user_avatar/discuss.elastic.co/shin-higuchi/32/46524_2.png) [@shin-higuchi](https://discuss.elastic.co/u/shin-higuchi)\
**Post date:** [May 27, 2019, 9:30am UTC](https://discuss.elastic.co/t/watcher-index-action/181738/12 "2019-05-27T09:30:51Z")

</div>

> [@5f750bbb360aba6ced5f](#):
>
> もし、データが下記のような3件であれば  
> ctx.payload.aggregations.unique\_key.buckets.lengthは、3になる認識であっているか  
> （同じ要領でデータ件数が10件以上になった場合は、当然、bucketsの数も10個以上になる認識であっているか）

こちらは認識合っていると思います。

下記のように、aggregation側でsizeを指定する必要があると思います。デフォルト値は忘れましたが、おそらく10件なのでしょう。

```auto
"composite": {
    "size": 100,
    "sources": [
          {
               略
          }     
    ]
}

```

参考 : [Composite aggregation | Elasticsearch Guide [8.11] | Elastic](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-bucket-composite-aggregation.html#_size)

---

<div class="post-metadata">

**Author:** ![yoshioka](https://sea2.discourse-cdn.com/elastic/user_avatar/discuss.elastic.co/yoshioka/32/41320_2.png) [@yoshioka](https://discuss.elastic.co/u/yoshioka)\
**Post date:** [May 27, 2019, 9:52am UTC](https://discuss.elastic.co/t/watcher-index-action/181738/13 "2019-05-27T09:52:45Z")

</div>

そうですね。  
shin-higuchiさんの書いた通り、  
compositeにsizeを指定すればOKです 🙂

sizeのデフォルトは10です。  
[https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.7/search-aggregations-bucket-composite-aggregation.html#\_size](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.7/search-aggregations-bucket-composite-aggregation.html#_size)

---

<div class="post-metadata">

**Author:** ![5f750bbb360aba6ced5f](https://avatars.discourse-cdn.com/v4/letter/5/f1d935/32.png) [@5f750bbb360aba6ced5f](https://discuss.elastic.co/u/5f750bbb360aba6ced5f)\
**Post date:** [May 27, 2019, 10:06am UTC](https://discuss.elastic.co/t/watcher-index-action/181738/14 "2019-05-27T10:06:36Z")

</div>

yoshiokaさん、shin-higuchiさん、

compositeのSizeを指定したところ、うまくいきました！  
瞬殺ですね・・・笑

迅速に、かつ、本当に細かいところまで教えていただき、ありがとうございました。

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<div class="post-metadata">

**Author:** ![5f750bbb360aba6ced5f](https://avatars.discourse-cdn.com/v4/letter/5/f1d935/32.png) [@5f750bbb360aba6ced5f](https://discuss.elastic.co/u/5f750bbb360aba6ced5f)\
**Post date:** [May 31, 2019, 1:27am UTC](https://discuss.elastic.co/t/watcher-index-action/181738/15 "2019-05-31T01:27:20Z")

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# [WatcherのIndex Actionで、Index名を可変にする方法がないか](https://discuss.elastic.co/t/watcher-index-action-index/183483)

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<div class="post-metadata">

**Author:** ![system](https://us1.discourse-cdn.com/elastic/original/3X/1/a/1ac57faf039f6b580b3f104ef42a2a89e41014de.png) [@system](https://discuss.elastic.co/u/system)\
**Post date:** [June 28, 2019, 1:27am UTC](https://discuss.elastic.co/t/watcher-index-action/181738/16 "2019-06-28T01:27:22Z")

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