elasearch 聚合查询

1. global：就是global bucket，就是将所有数据纳入聚合的scope，而不管之前的query

GET /tvs/sales/_search 
{
  "size": 0, 
  "query": {
    "term": {
      "brand": {
        "value": "长虹"
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "single_brand_avg_price": {
      "avg": {
        "field": "price"
      }
    },
    "all": {
      "global": {},
      "aggs": {
        "all_brand_avg_price": {
          "avg": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

• 出来两个结果
• 一个结果，是基于query搜索结果来聚合的，一个聚合操作，必须在query的搜索结果范围内执行
• 一个结果，是对所有数据执行聚合的

2.histogram

histogram桶是将指定字段值在某个范围内的文档聚合在一个桶中，如下图所示，0-19999是一个桶，11000和15000在一个桶内，23000和31000在一个桶内，这就是histogram桶。

GET /cars/transactions/_search
{
  "size":0,                  ---令返回值的hits对象为空
  "aggs":{                   ---聚合命令
   "price":{                 ---聚合字段名称
     "histogram": {          ---桶类型
       "field": "price",     ---指定price字段的值作为判断条件
       "interval": 20000     ---每个桶负责的区间大小为20000
     }
   } 
  }
}

结果

{
  "took" : 57,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 8,
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {             ---聚合结果
    "price" : {                  ---请求参数中指定的名称
      "buckets" : [              ---price桶的数据在此数组中
        {
          "key" : 0.0,           ---第一个桶，区间[0-19999]，0.0是起始值
          "doc_count" : 3        ---这个区间有三个文档（price值分别是10000、12000、15000）
        },
        {
          "key" : 20000.0,       ---第二个桶，区间[20000-39999]，20000.0是起始值
          "doc_count" : 4        ---这个区间有四个文档
        },
        {
          "key" : 40000.0,       ---第三个桶，区间[40000-59999]，40000.0是起始值
          "doc_count" : 0        ---这个区间没有文档
        },
       ......

在上面的返回值中，第三个桶中没有文档，在有的业务场景中，我们不需要没有数据的桶，此时可以用min_doc_count参数来控制，如果min_doc_count等于2，表示桶中最少有两条记录才会出现在返回内容中，如下所示，min_doc_count如果等于1

3.histogram桶加metrics

上面的例子返回结果只有每个桶内的文档数，也可以加入metrics对桶中的数据进行处理，例如计算每个区间内的最高价、最低价、平均售价，可以加入max、min、avg参数，如下：

GET /cars/transactions/_search
{
  "size":0,                  ---令返回值的hits对象为空
  "aggs":{                   ---聚合命令
   "price":{                 ---聚合字段名称
     "histogram": {          ---桶类型
       "field": "price",     ---指定price字段的值作为判断条件
       "interval": 20000     ---每个桶负责的区间大小为20000
     },
     "aggs": {               ---表示对桶内数据做metrics
        "max_price": {       ---指定metrics处理结果的字段名
          "max":{            ---metrics类型为max
            "field": "price" ---指定取price字段的值做最大值比较
          }
        },
        "min_price": {       ---指定metrics处理结果的字段名
          "min":{            ---metrics类型为min
            "field": "price" ---指定取price字段的值做最小值比较
          }
        },
        "avg_price": {       ---指定metrics处理结果的字段名
          "avg":{            ---metrics类型为avg
            "field": "price" ---指定取price字段的值计算平均值
          }
        }
      }
   } 
  }
}

es返回数据和说明如下，可见每个桶中的文档都做了三种metrics处理

{
  "took" : 17,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 8,
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {             ---聚合结果
    "price" : {                  ---请求参数中指定的名称
      "buckets" : [              ---price桶的数据在此数组中
        {
          "key" : 0.0,           ---第一个区间[0-19999]，0.0是起始值
          "doc_count" : 3,       ---这个区间有三条记录（price值分别是10000、12000、15000）
          "max_price" : {        ---指定的metrics结果名称
            "value" : 15000.0    ---桶中有三个文档，price字段的最大值是15000
          },
          "min_price" : {
            "value" : 10000.0    ---桶中有三个文档，price字段的最小值是10000
          },
          "avg_price" : {
            "value" : 12333.333333333334    ---桶中有三个文档，price字段的平均值是12333.333333333334
          }
        },
       ......

4.时间区间的桶(date_histogram)

GET /cars/transactions/_search
{
  "size": 0,                    ---令返回值的hits对象为空
  "aggs": {                     ---聚合命令
    "sales": {                  ---聚合字段名称
      "date_histogram": {       ---桶类型
        "field": "sold",        ---用sold字段的值作进行时间区间判断
        "interval": "month",    ---间隔单位是月
        "format": "yyyy-MM-dd"  ---返回的数据中，时间字段格式

                    ,"min_doc_count": 0,---// 为空的话则填充0
                    "extended_bounds": { ---// 需要填充0的范围
                        "min": 1533556800000,
                        "max": 1533806520000
                    }
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版权声明：本文为CSDN博主「大白能」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_28988969/article/details/81565765
      },
      "aggs": {                 ---表示对桶内数据做metrics
        "max_price": {          ---指定metrics处理结果的字段名
          "max":{               ---metrics类型为max
            "field": "price"    ---指定取price字段的值做最大值比较
          }
        },
        "min_price": {          ---指定metrics处理结果的字段名
          "min":{               ---metrics类型为min
            "field": "price"    ---指定取price字段的值做最小值比较
          }
        }
      }
    }
  }
}

es返回数据如下，篇幅所限因此略去了头部和尾部的一些信息，只看关键的

"aggregations" : {                           ---聚合结果
    "sales" : {                              ---请求参数中指定的名称
      "buckets" : [                          ---sales桶的数据在此数组中
        {
          "key_as_string" : "2014-01-01",    ---请求的format参数指定了key的格式
          "key" : 1388534400000,             ---真正的时间字段
          "doc_count" : 1,                   ---2014年1月份的文档数量
          "max_price" : {                    ---2014年1月的文档做了metrics类型为max的处理后，结果在此
            "value" : 80000.0                ---2014年1月的文档中，price字段的最大值
          },
          "min_price" : {                    ---2014年1月的文档做了metrics类型为min的处理后，结果在此
            "value" : 80000.0                ---2014年1月的文档中，price字段的最大值
          }
        },
        {
          "key_as_string" : "2014-02-01",
          "key" : 1391212800000,
          "doc_count" : 1,
          "max_price" : {
            "value" : 25000.0
          },
          "min_price" : {
            "value" : 25000.0
          }
        },
        ......

上面的请求是以一个月作为区间的，如果想以其他时间单位作为区间又该怎么做呢？例如90天，把interval字段写成90d即可，其他粒度的时间间隔写法如下表

5.ranges 自定义范围聚合查询

GET /tt11/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "tt": {
      "range": {
        "field": "classification_score",
        "ranges": [
          {
            "from": 0,   >=0
            "to": 2      <2  
          },
          {
            "from": 2,  >=0
            "to": 4     <4   
          },
           {
            "from": 4  <4
          }
        ]
      }
    }
  }
}