一、数据聚合
聚合（aggregations）可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如：
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什么品牌的手机最受欢迎？
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这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？
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这些手机每月的销售情况如何？
实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现近实时搜索效果。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-444432.html
1.1、聚合的种类
聚合常见的有三类：
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桶（Bucket）聚合：用来对文档做分组
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TermAggregation：按照文档字段值分组，例如按照品牌值分组、按照国家分组
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Date Histogram：按照日期阶梯分组，例如一周为一组，或者一月为一组
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度量（Metric）聚合：用以计算一些值，比如：最大值、最小值、平均值等
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Avg：求平均值
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Max：求最大值
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Min：求最小值
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Stats：同时求max、min、avg、sum等
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管道（pipeline）聚合：其它聚合的结果为基础做聚合
注意：参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型
1.2、DSL实现聚合
我们要统计所有数据中的酒店品牌有几种，其实就是按照品牌对数据分组。此时可以根据酒店品牌的名称做聚合，也就是Bucket聚合。
Bucket聚合语法
语法如下：
GET /hotel/_search { "size": 0, // 设置size为0，结果中不包含文档，只包含聚合结果 "aggs": { // 定义聚合 "brandAgg": { //给聚合起个名字 "terms": { // 聚合的类型，按照品牌值聚合，所以选择term "field": "brand", // 参与聚合的字段 "size": 20 // 希望获取的聚合结果数量 } } } }结果如图：
聚合结果排序
默认情况下，Bucket聚合会统计Bucket内的文档数量，记为count，并且按照count降序排序。
我们可以指定order属性，自定义聚合的排序方式：
GET /hotel/_search { "size": 0, "aggs": { "brandAgg": { "terms": { "field": "brand", "order": { "_count": "asc" // 按照_count升序排列 }, "size": 20 } } } }
限定聚合范围
默认情况下，Bucket聚合是对索引库的所有文档做聚合，但真实场景下，用户会输入搜索条件，因此聚合必须是对搜索结果聚合。那么聚合必须添加限定条件。
我们可以限定要聚合的文档范围，只要添加query条件即可：
GET /hotel/_search { "query": { "range": { "price": { "lte": 200 // 只对200元以下的文档聚合 } } }, "size": 0, "aggs": { "brandAgg": { "terms": { "field": "brand", "size": 20 } } } }这次，聚合得到的品牌明显变少了：
Metric聚合语法
对桶内的酒店做运算，获取每个品牌的用户评分的min、max、avg等值。
这就要用到Metric聚合了，例如stat聚合：就可以获取min、max、avg等结果。
语法如下：
GET /hotel/_search { "size": 0, "aggs": { "brandAgg": { "terms": { "field": "brand", "size": 20 }, "aggs": { // 是brands聚合的子聚合，也就是分组后对每组分别计算 "score_stats": { // 聚合名称 "stats": { // 聚合类型，这里stats可以计算min、max、avg等 "field": "score" // 聚合字段，这里是score } } } } } }这次的score_stats聚合是在brandAgg的聚合内部嵌套的子聚合。因为我们需要在每个桶分别计算。
另外，我们还可以给聚合结果做个排序，例如按照每个桶的酒店平均分做排序：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-444432.html
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