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为了掌握聚合，要先了解两个主要概念：
Buckets(桶)：满足某个条件的文档集合。
Metrics(指标)：为某个桶中的文档计算得到的统计信息。
就是这样！每个聚合只是简单地由一个或者多个桶，零个或者多个指标组合而成。可以将它粗略地转换为SQL：
SELECT COUNT(field)FROM table GROUP BY field
以上的COUNT(field)就相当于一个指标。GROUP BY field则相当于一个桶。
桶和SQL中的组(Grouping)拥有相似的概念，而指标则与COUNT()，SUM()，MAX()等相似。
桶(Buckets)
一个桶就是满足特定条件的一个文档集合，例如：
- 一名员工要么属于男性桶，或者女性桶。
- 长宁区属于上海市这个桶。
- 日期2021-08-28属于八月份这个桶。
随着聚合被执行，每份文档中的值会被计算来决定它们是否匹配了桶的条件。如果匹配成功，那么该文档会被置入该桶中，同时聚合会继续执行。
桶也能够嵌套在其它桶中，能让你完成层次或者条件划分这些需求。比如，娄山关地铁站可以被放置在长宁区这个桶中，而整个长宁区则能够被放置在上海市这个桶中。
ES中有很多类型的桶，让你可以将文档通过多种方式进行划分(按日期，关键词，标签等)，从根本上来说，都是根据相同的原理运作：按照条件对文档进行划分。
指标(Metrics)
分桶是达到最终目的的手段：提供了对文档进行划分的方法，从而让你能够计算需要的指标。
多数指标仅仅是简单的数学运算(比如，min，mean，max以及sum)，它们使用文档中的值进行计算。
在实际应用中，指标能够让你计算例如平均价格，最高出售价格等。
将两者结合起来——聚合
一个聚合就是一些桶和指标的组合。一个聚合可以只有一个桶，或者一个指标，或者每样一个。在桶中甚至可以有多个嵌套的桶。比如，我们可以将文档按照其所属国家进行分桶，然后对每个桶计算其平均薪资(一个指标)。
因为桶是可以嵌套的，我们能够实现一个更加复杂的聚合操作：
- 将文档按照国家进行分桶。(桶)
- 然后将每个国家的桶再按照性别分桶。(桶)
- 然后将每个性别的桶按照年龄区间进行分桶。(桶)
- 最后，为每个年龄区间计算平均薪资。(指标)
常见的聚合查询
聚合查询都是由AggregationBuilders创建的，一些常见的聚合查询如下
（1）统计某个字段的数量
ValueCountBuilder vcb= AggregationBuilders.count("count_uid").field("uid");
（2）去重统计某个字段的数量（有少量误差）
CardinalityBuilder cb= AggregationBuilders.cardinality("distinct_count_uid").field("uid");
（3）聚合过滤
FilterAggregationBuilder fab= AggregationBuilders.filter("uid_filter").filter(QueryBuilders.queryStringQuery("uid:001"));
（4）按某个字段分组
TermsBuilder tb= AggregationBuilders.terms("group_name").field("name");
（5）求和
SumBuilder sumBuilder= AggregationBuilders.sum("sum_price").field("price");
（6）求平均
AvgBuilder ab= AggregationBuilders.avg("avg_price").field("price");
（7）求最大值
MaxBuilder mb= AggregationBuilders.max("max_price").field("price");
（8）求最小值
MinBuilder min= AggregationBuilders.min("min_price").field("price");
（9）按日期间隔分组
DateHistogramBuilder dhb= AggregationBuilders.dateHistogram("dh").field("date");
（10）获取聚合里面的结果
TopHitsBuilder thb= AggregationBuilders.topHits("top_result");
（11）嵌套的聚合
NestedBuilder nb= AggregationBuilders.nested("negsted_path").path("quests");
（12）反转嵌套
AggregationBuilders.reverseNested("res_negsted").path("kps ");
聚合查询的使用
1、简单的词频统计
public void test(){
//构建数据筛选条件
BoolQueryBuilder root = QueryBuilders.boolQuery();
root.must(QueryBuilders.rangeQuery("publish_time")
.gte(startTime)
.lte(endTime));
SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
builder.from(0).size(0)
.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS))
.query(root);
//构建聚合桶
TermsAggregationBuilder termsAggregationBuilder =
AggregationBuilders.terms("terms_aggr")
.field("word_cloud")
.includeExclude(new IncludeExclude(".{2,}", null))
.size(50);
builder.aggregation(termsAggregationBuilder);
//构建查询对象
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(ES_INDEX_NAME);
searchRequest.source(builder);
//查询，获取查询结果
SearchResponse response;
try {
response = ES.getHighLevelClient().search(searchRequest);
} catch (IOException e) {
LOGGER.warn("Search ES Error", e);
return Collections.emptyList();
}
//取出查询结果
List<Map<String, Object>> results = new ArrayList<>();
Terms aggr = response.getAggregations().get("terms_aggr");
for (Terms.Bucket bucket : aggr.getBuckets()) {
String key = bucket.getKeyAsString().toLowerCase().replaceFirst("'s$", "");
Map<String, Object> map = new HashMap<>(2);
map.put("name", key);
map.put("value", bucket.getDocCount());
results.add(map);
}
System.out.println("results：" + results);
}2、数据按时间划分
public void test(){
//构建数据筛选条件，本测试仅进行时间筛选
BoolQueryBuilder root = QueryBuilders.boolQuery();
root.must(QueryBuilders.rangeQuery("publish_time")
.gte(startTime)
.lte(endTime));
SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
builder.from(0).size(0)
.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS))
.query(root);
//构建聚合对象
DateHistogramAggregationBuilder histogramBuilder =
AggregationBuilders.dateHistogram("date_hist")
.field("publish_time")
.dateHistogramInterval(DateHistogramInterval.DAY)
.extendedBounds(new ExtendedBounds(startTime,endTime))
.minDocCount(0);
builder.aggregation(histogramBuilder );
//构建查询对象
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(ES_INDEX_NAME);
searchRequest.source(builder);
//查询，获取查询结果
SearchResponse response;
try {
response = ES.getHighLevelClient().search(searchRequest);
} catch (IOException e) {
LOGGER.warn("Search ES Error", e);
return Collections.emptyList();
}
//取出查询结果
List<Map<String, Object>> results = new ArrayList<>();
Terms aggr = response.getAggregations().get("date_hist");
for (Terms.Bucket bucket : aggr.getBuckets()) {
String key = bucket.getKeyAsString();
Map<String, Object> map = new HashMap<>(2);
map.put("name", key);
map.put("value", bucket.getDocCount());
results.add(map);
}
System.out.println("results：" + results);
}3、数据按某个字段进行聚合后，再按时间排序
//排序,倒序：false,正序：true
boolean sortASC = false ;
public void test(){
//构建数据筛选条件，本测试仅进行时间筛选
BoolQueryBuilder root = QueryBuilders.boolQuery();
root.must(QueryBuilders.rangeQuery("publish_time")
.gte(startTime)
.lte(endTime));
SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
builder.from(0).size(0)
.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS))
.query(root);
//构建聚合的Order对象
boolean sortASC = ValidateUtils.isEmpty(order) ? false : order.contains("asc")||order.contains("ASC");
Terms.Order sortOrder = Terms.Order.aggregation("sort_aggs_publish_time",sortASC);
//构建排序子聚合，实现排序，正序就用min函数，倒序就用max函数
AggregationBuilder sortAggregationBuilder =
sortASC?AggregationBuilders.min("sort_aggs_publish_time").field("publish_time"):
AggregationBuilders.max("sort_aggs_publish_time").field("publish_time");
//构建聚合对象
TermsAggregationBuilder termsAggregationBuilder =
AggregationBuilders.terms("aggr_cluster_id")
.field("cluster_id")
.size(50)
.order(sortOrder)
.subAggregation(sortAggregationBuilder)
;
builder.aggregation(termsAggregationBuilder);
//构建查询对象
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(ES_INDEX_NAME);
searchRequest.source(builder);
//查询，获取查询结果
SearchResponse response;
try {
response = ES.getHighLevelClient().search(searchRequest);
} catch (IOException e) {
LOGGER.warn("Search ES Error", e);
return Collections.emptyList();
}
//取出查询结果
List<Map<String, Object>> results = new ArrayList<>();
Terms aggr = response.getAggregations().get("date_hist");
for (Terms.Bucket bucket : aggr.getBuckets()) {
String key = bucket.getKeyAsString();
Map<String, Object> map = new HashMap<>(2);
map.put("name", key);
map.put("value", bucket.getDocCount());
results.add(map);
}
System.out.println("results：" + results);
}