1. 概念
聚合（aggs）不同于普通查询，是目前学到的第二种大的查询分类，第一种即“query”，因此在代码中的第一层嵌套由“query”变为了“aggs”。用于进行聚合的字段必须是exact value，分词字段不可进行聚合，对于text字段如果需要使用聚合，需要开启fielddata，但是通常不建议，因为fielddata是将聚合使用的数据结构由磁盘（docvalues）变为了堆内存（fielddata），大数据的聚合操作很容易导致OOM，详细原理会在进阶篇中阐述。
聚合分类
分桶聚合（Bucket agregations）：类比SQL中的group by的作用，主要用于统计不同类型数据的数量
指标聚合（Metrics agregations）：主要用于最大值、最小值、平均值、字段之和等指标的统计
管道聚合（Pipeline agregations）：用于对聚合的结果进行二次聚合，如要统计绑定数量最多的标签bucket，就是要先按照标签进行分桶，再在分桶的结果上计算最大值。
语法
json GET product/_search
{
"aggs": {
"<aggs_name>": {
"<agg_type>": {
"field": "<field_name>"
}
}
}
}
aggs_name：聚合函数的名称
agg_type：聚合种类，比如是桶聚合（terms）或者是指标聚合（avg、sum、min、max等）
field_name：字段名称或者叫域名。
2. 桶聚合：
场景：用于统计不同种类的文档的数量，可进行嵌套统计。
函数：terms
注意：聚合字段必须是exact value，如keyword
3. 指标聚合
场景：用于统计某个指标，如最大值、最小值、平均值，可以结合桶聚合一起使用，如按照商品类型分桶，统计每个桶的平均价格。
函数：平均值：Avg、最大值：Max、最小值：Min、求和：Sum、详细信息：Stats、数量：Value count
4. 管道聚合
场景：用于对聚合查询的二次聚合，如统计平均价格最低的商品分类，即先按照商品分类进行桶聚合，并计算其平均价格，然后对其平均价格计算最小值聚合
函数：Min bucket：最小桶、Max bucket：最大桶、Avg bucket：桶平均值、Sum bucket：桶求和、Stats bucket：桶信息
注意：bucketspath为管道聚合的关键字，其值从当前聚合统计的聚合函数开始计算为第一级。比如下面例子中，myaggs和myminbucket同级， myaggs就是bucketspath值的起始值。
json GET product/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"my_aggs": {
"terms": {
...
},
"aggs": {
"my_price_bucket": {
...
}
}
},
"my_min_bucket": {
"min_bucket": {
"buckets_path": "my_aggs>price_bucket"
}
}
}
}
5. 嵌套聚合
语法：
json GET product/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"<agg_name>": {
"<agg_type>": {
"field": "<field_name>"
},
"aggs": {
"<agg_name_child>": {
"<agg_type>": {
"field": "<field_name>"
}
}
}
}
}
}
用途：用于在某种聚合的计算结果之上再次聚合，如统计不同类型商品的平均价格，就是在按照商品类型桶聚合之后，在其结果之上计算平均价格
聚合和查询的相互关系
6. 基于query或filter的聚合
语法：
json GET product/_search
{
"query": {
...
},
"aggs": {
...
}
}
注意：以上语法，执行顺序为先query后aggs，顺序和谁在上谁在下没有关系。query中可以是查询、也可以是filter、或者bool query
7. 基于聚合结果的查询、
GET product/_search
{
"aggs": {
...
},
"post_filter": {
...
}
}
注意：以上语法，执行顺序为先aggs后post_filter，顺序和谁在上谁在下没有关系。
8. 查询条件的作用域
json GET product/_search
{
"size": 10,
"query": {
...
},
"aggs": {
"avg_price": {
...
},
"all_avg_price": {
"global": {
},
"aggs": {
...
}
}
}
}
上面例子中，avgprice的计算结果是基于query的查询结果的，而allavg_price的聚合是基于all data的
聚合排序
9. 排序规则：
ordertype：count（数量） _key（聚合结果的key值） _term（废弃但是仍然可用，使用_key代替）
json GET product/_search
{
"aggs": {
"type_agg": {
"terms": {
"field": "tags",
"order": {
"<order_type>": "desc"
},
"size": 10
}
}
}
}
10. 多级排序：即排序的优先级，按照外层优先的顺序
json GET product/_search?size=0
{
"aggs": {
"first_sort": {
..."aggs": {
"second_sort": {
...
}
}
}
}
}
上例中，先按照firstsort排序，再按照secondsort排序
11. 多层排序：即按照多层聚合中的里层某个聚合的结果进行排序
json GET product/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"tag_avg_price": {
"terms": {
"field": "type.keyword",
"order": {
"agg_stats>my_stats.sum": "desc"
}
},
"aggs": {
"agg_stats": {
..."aggs": {
"my_stats": {
"extended_stats": {
...
}
}
}
}
}
}
}
}
上例中，按照里层聚合“my_stats”进行排序
常用的查询函数
12. histogram：直方图或柱状图统计
用途：用于区间统计，如不同价格商品区间的销售情况
语法：
json GET product/_search?size=0
{
"aggs": {
"<histogram_name>": {
"histogram": {
"field": "price",
#字段名称"interval": 1000,
#区间间隔"keyed": true,
#返回数据的结构化类型"min_doc_count": <num>,
#返回桶的最小文档数阈值，即文档数小于num的桶不会被输出"missing": 1999#空值的替换值，即如果文档对应字段的值为空，则默认输出1999（参数值）
}
}
}
}
date-histogram：基于日期的直方图，比如统计一年每个月的销售额
语法：
json GET product/_search?size=0
{
"aggs": {
"my_date_histogram": {
"date_histogram": {
"field": "createtime",
#字段需为date类型"<interval_type>": "month",
#时间间隔的参数可选项"format": "yyyy-MM",
#日期的格式化输出"extended_bounds": {
#输出空桶"min": "2020-01",
"max": "2020-12"
}
}
}
}
}
interval_type：时间间隔的参数可选项
fixed_interval：ms（毫秒）、s（秒）、 m（分钟）、h（小时）、d（天），注意单位需要带上具体的数值，如2d为两天。需要当心当单位过小，会 导致输出桶过多而导致服务崩溃。
calendar_interval：month、year
interval：（废弃，但是仍然可用）
13. percentile 百分位统计 或者 饼状图
计算结果为何为近似值。
percentiles：用于评估当前数值分布情况，比如99 percentile 是 1000 ， 是指 99%的数值都在1000以内。常见的一个场景就是我们制定 SLA 的时候常说 99% 的请求延迟都在100ms 以内，这个时候你就可以用 99 percentile 来查一下，看一下 99 percenttile 的值如果在 100ms 以内，就代表SLA达标了。
语法：
json GET product/_search?size=0
{
"aggs": {
"<percentiles_name>": {
"percentiles": {
"field": "price",
"percents": [
percent1，#区间的数值，如5、10、30、50、99即代表5%、10%、30%、50%、99%的数值分布 percent2，...
]
}
}
}
}
percentile_ranks： percentile rank 其实就是percentiles的反向查询，比如我想看一下 1000、3000 在当前数值中处于哪一个范围内，你查一下它的 rank，发现是95，99，那么说明有95%的数值都在1000以内，99%的数值都在3000以内。
json GET product/_search?size=0
{
"aggs": {
"<percentiles_name>": {
"percentile_ranks": {
"field": "<field_value>",
"values": [
rank1,
rank2,
...
]
}
}
}
}