1、聚合中基本概念
ES中的聚合，包含多种类型，最常用的两种，一个叫桶，一个叫度量。
1.1、桶bucket
桶的作用，是按照某种方式对数据进行分组，每一组数据在ES中称为一个`桶`，例如我们根据国籍对人划分，可以得到`中国桶`、`英国桶`，`日本桶`……或者我们按照年龄段对人进行划分：0~10,10~20,20~30,30~40等。
Elasticsearch中提供的划分桶的方式有很多：
- Date Histogram Aggregation：根据日期阶梯分组，例如给定阶梯为周，会自动每周分为一组；
- Histogram Aggregation：根据数值阶梯分组，与日期类似；
- Terms Aggregation：根据词条内容分组，词条内容完全匹配的为一组；
- Range Aggregation：数值和日期的范围分组，指定开始和结束，然后按段分组；
1.2、度量metrics
分组完成以后，我们一般会对组中的数据进行聚合运算，例如求平均值、最大、最小、求和等，这些在ES中称为度量
比较常用的一些度量聚合方式：
- Avg Aggregation：求平均值
- Max Aggregation：求最大值
- Min Aggregation：求最小值
- Percentiles Aggregation：求百分比
- Stats Aggregation：同时返回avg、max、min、sum、count等
- Sum Aggregation：求和
- Top hits Aggregation：求前几
- Value Count Aggregation：求总数
- ……
1.3、测试数据
PUT /cars
{
"settings": {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 0
},
"mappings": {
"transactions": {
"properties": {
"color": {
"type": "keyword"
},
"make": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}初始化数据
POST /cars/transactions/_bulk
{ "index": {}}
{ "price" : 10000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-10-28" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 30000, "color" : "green", "make" : "ford", "sold" : "2014-05-18" }
{ "index": {}}
{ "price" : 15000, "color" : "blue", "make" : "toyota", "sold" : "2014-07-02" }
{ "index": {}}
{ "price" : 12000, "color" : "green", "make" : "toyota", "sold" : "2014-08-19" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 80000, "color" : "red", "make" : "bmw", "sold" : "2014-01-01" }
{ "index": {}}
{ "price" : 25000, "color" : "blue", "make" : "ford", "sold" : "2014-02-12" }2、聚合为桶
首先按照汽车的颜色color来划分桶。
GET /cars/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"popular_colors" : {
"terms" : {
"field" : "color"
}
}
}
}【注意】
（1）size：查询条数，这里设置为0，因为不关心搜索到的结果，只关心聚合结果，提供效率；
（2）aggs：声明这是一个聚合查询，是aggregations的缩写；
- popular_colors：这次聚合的名称，可以自定义；
- terms：划分桶的方式，这里是根据词条划分；
- field：划分桶的字段。
【查询结果分析】
{
"took": 20,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 8,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"popular_colors": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "red",
"doc_count": 4
},
{
"key": "blue",
"doc_count": 2
},
{
"key": "green",
"doc_count": 2
}
]
}
}
}（1）hits：查询结果为空，因为我们设置了size为0
（2）aggregations：聚合的结果；
（3）popular_colors：我们定义的聚合名称；
（4）buckets：查找到的桶，每个不同的color字段值都会形成一个桶；
（5）key：这个桶对应的color字段的值；
（6）doc_count：这个桶中的文档数量；
3、桶内度量
前面的例子告诉我们每个桶里面的文档数量，这很有用。 但通常，我们的应用需要提供更复杂的文档度量。 例如，每种颜色汽车的平均价格是多少？因此，我们需要告诉Elasticsearch`使用哪个字段`，`使用何种度量方式`进行运算，这些信息要嵌套在`桶`内，`度量`的运算会基于`桶`内的文档进行；现在，我们为刚刚的聚合结果添加 求价格平均值的度量：
GET /cars/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"popular_colors" : {
"terms" : {
"field" : "color"
},
"aggs":{
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
###############################################
- aggs：我们在上一个aggs(popular_colors)中添加新的aggs。可见`度量`也是一个聚合,度量是在桶内的聚合
- avg_price：聚合的名称
- avg：度量的类型，这里是求平均值
- field：度量运算的字段【结果】
{
"took": 13,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 8,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"popular_colors": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "red",
"doc_count": 4,
"avg_price": {
"value": 32500
}
},
{
"key": "blue",
"doc_count": 2,
"avg_price": {
"value": 20000
}
},
{
"key": "green",
"doc_count": 2,
"avg_price": {
"value": 21000
}
}
]
}
}
}
#####################################################
可以看到每个桶中都有自己的`avg_price`字段，这是度量聚合的结果4、桶内嵌套桶
刚刚的案例中，我们在桶内嵌套度量运算。事实上桶不仅可以嵌套运算， 还可以再嵌套其它桶。也就是说在每个分组中，再分更多组。比如：我们想统计每种颜色的汽车中，分别属于哪个制造商，按照`make`字段再进行分桶。
GET /cars/_search
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"popular_colors" : {
"terms" : {
"field" : "color"
},
"aggs":{
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
},
"maker":{
"terms":{
"field":"make"
}
}
}
}
}
}
############################################
- 原来的color桶和avg计算我们不变
- maker：在嵌套的aggs下新添一个桶，叫做maker
- terms：桶的划分类型依然是词条
- filed：这里根据make字段进行划分5、划分桶
常见桶的划分
- Date Histogram Aggregation：根据日期阶梯分组，例如给定阶梯为周，会自动每周分为一组
- Histogram Aggregation：根据数值阶梯分组，与日期类似
- Terms Aggregation：根据词条内容分组，词条内容完全匹配的为一组
- Range Aggregation：数值和日期的范围分组，指定开始和结束，然后按段分组
5.1、阶梯分桶Histogram
histogram是把数值类型的字段，按照一定的阶梯大小进行分组。你需要指定一个阶梯值（interval）来划分阶梯大小。
GET /cars/_search
{
"size":0,
"aggs":{
"price":{
"histogram": {
"field": "price",
"interval": 5000
}
}
}
}
#结果
{
"took": 21,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 8,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"price": {
"buckets": [
{
"key": 10000,
"doc_count": 2
},
{
"key": 15000,
"doc_count": 1
},
{
"key": 20000,
"doc_count": 2
},
{
"key": 25000,
"doc_count": 1
},
{
"key": 30000,
"doc_count": 1
},
{
"key": 35000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 40000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 45000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 50000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 55000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 60000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 65000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 70000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 75000,
"doc_count": 0
},
{
"key": 80000,
"doc_count": 1
}
]
}
}
}你会发现，中间有大量的文档数量为0 的桶，看起来很丑。我们可以增加一个参数min_doc_count为1，来约束最少文档数量为1，这样文档数量为0的桶会被过滤；示例：
GET /cars/_search
{
"size":0,
"aggs":{
"price":{
"histogram": {
"field": "price",
"interval": 5000,
"min_doc_count": 1
}
}
}
}5.2、范围分桶range
范围分桶与阶梯分桶类似，也是把数字按照阶段进行分组，只不过range方式需要你自己指定每一组的起始和结束大小。