Elasticsearch Common двух агрегаций

Хорошо, поэтому из комментариев выше продолжайте в качестве ответа, чтобы его было легче читать и не было ограничений на количество символов.

Comment

I don't think you can use pipeline aggregation to achieve it.

It's not a lot to process on client side i guess. only 20 records (10 for authors and 10 for co-authors) and it would be simple aggregate query.

Another option would be to just get top 10 across both fields and also simple agg query.

But if you really need intersection of both top10s on ES side go with Scripted Metric Aggregation. you can lay your logic in the code

Первый вариант так же просто, как:

GET index_name/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "firstname_dupes": {
      "terms": {
        "field": "authorFullName.keyword",
        "size": 10
      }
    },
    "lastname_dupes": {
      "terms": {
        "field": "coauthorFullName.keyword",
        "size": 10
      }
    }
  }
}

а затем вы делаете пересечение результатов на стороне клиента.

Второй будет выглядеть так:

GET index_name/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "name_dupes": {
      "terms": {
        "script": {
          "source": "return [doc['authorFullName.keyword'].value,doc['coauthorFullName.keyword'].value]"
        }
        , "size": 10
      }
    }
  }
}

но на самом деле это не пересечение топ-10 авторов и топ-10 соавторов. это пересечение всего, а затем попадание в топ-10.

Третий вариант — написать Агрегирование показателей по сценарию. Не было времени тратить на алгоритмическую сторону вещей (она должна быть оптимизирована), но она может выглядеть как эта. Наверняка навыки java вам пригодятся. Также убедитесь, что вы понимаете все этапы выполнения Scripted Metric Aggregation и проблемы с производительностью, которые могут возникнуть при его использовании.

GET index_name/_search
{
  "size": 0, 
    "query" : {
        "match_all" : {}
    },
    "aggs": {
        "profit": {
            "scripted_metric": {
                "init_script" : "state.fnames = [:];state.lnames = [:];", 
                "map_script" :
                """
                def key = doc['authorFullName.keyword'];
                def value = '';
                if (key != null && key.value != null) {
                  value = state.fnames[key.value];
                  if (value==null) value = 0;
                  state.fnames[key.value] = value+1
                }
                key = doc['coauthorFullName.keyword'];
                if (key != null && key.value != null) {
                  value = state.lnames[key.value];
                  if (value==null) value = 0;
                  state.lnames[key.value] = value+1
                }
                """,
                "combine_script" : "return state",
                "reduce_script" : 
                """
                def intersection = [];
                def f10_global = new HashSet();
                def l10_global = new HashSet();
                for (state in states) {
                  def f10_local = state.fnames.entrySet().stream().sorted(Collections.reverseOrder(Map.Entry.comparingByValue())).limit(10).map(e->e.getKey()).collect(Collectors.toList());
                  def l10_local = state.lnames.entrySet().stream().sorted(Collections.reverseOrder(Map.Entry.comparingByValue())).limit(10).map(e->e.getKey()).collect(Collectors.toList());
                  for(name in f10_local){f10_global.add(name);}
                  for(name in l10_local){l10_global.add(name);}
                }

                for(name in f10_global){
                  if (l10_global.contains(name)) intersection.add(name);
                }
                return intersection;
                """
            }
        }
    }
}

Просто примечание: запросы здесь предполагают, что у вас есть keyword для этих свойств. Если не просто настроить их под свой случай.

ОБНОВИТЬ

PS, только что заметил, что вы упомянули, что вам нужны общие подсчеты, а не общие имена. не уверен, в чем дело, но вместо map(e->e.getKey()) используйте map(e->e.getValue().toString()). См. другой ответ по похожей проблеме