Query Analysis Time Series
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기사 요약
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의견을 보내 주셔서 감사합니다.
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
}
]
}
}
]
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