지정한 시간에 사용된 검색 Query 들을 분석하여 field 별로 계산합니다.
- city1: 도시 구분필드1 ex) 서울특별시, 경기도, 충청북도
- city2: 도시 구분필드2 ex) 강남구, 서초, 구로구
- city3: 도시 구분필드2 ex) 역삼동, 정자동, 서초동
- country: 국가
- word : 검색 Query 를 형태소분석한 word
POST https://cloudsearch.apigw.gov-ntruss.com/CloudSearch/real/v1/domain/{name}/analysis/timeseries
요청
요청 파라미터
파라미터 명 |
필수 여부 |
타입 |
제약사항 |
설명 |
name |
Yes |
string |
|
생성되어져 있는 Domain 이름 |
요청 바디
파라미터 명 |
필수 여부 |
타입 |
제약사항 |
설명 |
from |
Yes |
string |
|
시작 시간(UTC, ex: 20161027T171340Z ) |
to |
Yes |
string |
|
종료 시간(UTC, ex: 20161027T171340Z ) |
field |
Yes |
QueryAnalysisField |
|
집계 field 설정 |
field_value |
No |
string |
|
해당 파라미터와 일치하는 field value 만 리턴 |
max_size |
Yes |
int |
|
aggregate 할 key의 최대 갯수 |
interval |
Yes |
int |
|
aggregation 하는 시간 / 단위 : 분 |
응답
필드명 |
타입 |
설명 |
비고 |
key_as_string |
string |
aggregate 기준 시간 |
예시: 2019-09-25T09:50:00.000Z |
key |
number |
aggreagte 기준 시간(milliseconds) |
예시: 1569405000000 |
doc_count |
number |
기준 시간 동안 aggregate 된 결과의 합 |
|
aggregated_result.sum_other_doc_count |
number |
aggregate 결과가 지정한 max_size 값보다 클 때, 결과에 출력되지 않은 모든 값의 합 |
|
aggregated_result.buckets[] |
array |
aggreagte 결과의 key 별 그룹핑 |
|
aggregated_result.buckets[].key |
string |
해당 시간 동안 query에 사용된 field의 값 |
|
aggregated_result.buckets[].doc_count |
string |
해당 시간 동안 query에 사용된 key의 횟수 |
|
응답 Status
Http Status |
Desc |
200 |
OK |
400 |
Bad Request |
401 |
Unauthorized |
403 |
Forbidden |
404 |
Not Found |
500 |
Internal Server Error |
예시
예시1 : field_value 가 없는 경우
요청
POST https://cloudsearch.apigw.gov-ntruss.com/CloudSearch/real/v1/domain/car_dev/analysis/timeseries
{
"from": "2019-09-25T05:00:00Z",
"to": "2019-09-25T15:00:00Z",
"field": "word",
"max_size": 5,
"interval": 1
}
응답 예시
[
{
"key_as_string": "2019-09-25T09:50:00.000Z",
"key": 1569405000000,
"doc_count": 2,
"aggregated_result": {
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "kia",
"doc_count": 1
},
{
"key": "hyundai",
"doc_count": 1
}
]
}
},
{
"key_as_string": "2019-09-25T09:53:00.000Z",
"key": 1569405180000,
"doc_count": 2,
"aggregated_result": {
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "kia",
"doc_count": 2
}
]
}
}
]
예시2 : field_value 가 있는 경우
요청
POST https://cloudsearch.apigw.gov-ntruss.com/CloudSearch/real/v1/domain/car_dev/analysis/timeseries
POST /CloudSearch/real/v1/domain/car_dev/analysis/timeseries HTTP/1.1
Host:cloudsearch.apigw.gov-ntruss.com
accept:application/json
x-ncp-apigw-signature-v2: cDwtHuQeGmwWyNmwlN6XIGA66zge4iMXvfoDQNna05g=
x-ncp-apigw-timestamp: 1545817618751
x-ncp-iam-access-key: teGTwtcSEGA7fu28BGGi
{
"from": "2019-09-25T05:00:00Z",
"to": "2019-09-25T15:00:00Z",
"field": "word",
"field_value": "bmw",
"max_size": 10,
"interval": 1
}
응답 예시
[
{
"key_as_string": "2019-09-25T10:35:00.000Z",
"key": 1569407700000,
"doc_count": 2,
"aggregated_result": {
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "bmw",
"doc_count": 2
}
]
}
},
{
"key_as_string": "2019-09-25T10:38:00.000Z",
"key": 1569407880000,
"doc_count": 13,
"aggregated_result": {
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "bmw",
"doc_count": 13
}
]
}
},
{
"key_as_string": "2019-09-25T11:14:00.000Z",
"key": 1569410040000,
"doc_count": 11,
"aggregated_result": {
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "bmw",
"doc_count": 11
}
]
}
},
{
"key_as_string": "2019-09-25T11:15:00.000Z",
"key": 1569410100000,
"doc_count": 12,
"aggregated_result": {
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "bmw",
"doc_count": 12
}
]
}
},
{
"key_as_string": "2019-09-25T11:16:00.000Z",
"key": 1569410160000,
"doc_count": 1013,
"aggregated_result": {
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "bmw",
"doc_count": 1013
}
]
}
},
{
"key_as_string": "2019-09-25T11:17:00.000Z",
"key": 1569410220000,
"doc_count": 1016,
"aggregated_result": {
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "bmw",
"doc_count": 1016
}
]
}
},
{
"key_as_string": "2019-09-25T11:18:00.000Z",
"key": 1569410280000,
"doc_count": 960,
"aggregated_result": {
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "bmw",
"doc_count": 960
}
]
}
}
]