喵星之旅-狂奔的兔子-使用kibana对es进行聚合查询 

"aggregations" : { <!-- 最外层的聚合键，也可以缩写为 aggs -->
    "<aggregation_name>" : { <!-- 聚合的自定义名字 -->
        "<aggregation_type>" : { <!-- 聚合的类型，指标相关的，如 max、min、avg、sum，桶相关的 terms、filter 等 -->
            <aggregation_body> <!-- 聚合体：对哪些字段进行聚合，可以取字段的值，也可以是脚本计算的结果 -->
        }
        [,"meta" : {  [<meta_data_body>] } ]? <!-- 元 -->
        [,"aggregations" : { [<sub_aggregation>]+ } ]? <!-- 在聚合里面在定义子聚合 -->
    }
    [,"<aggregation_name_2>" : { ... } ]* <!-- 聚合的自定义名字 2 -->
}

可以聚合的前提是字段支持，如果text类型必须也有keyword类型。

指标聚合

Max Aggregation 用于最大值统计。

# 统计 sales 索引中价格最高的是哪本书，并且计算出对应的价格的 2 倍值.指定的 field，在脚本中可以用 _value 取字段的值。
GET /sales/_search?size=0
{
  "aggs" : {
    "max_price" : { 
      "max" : { 
        "field" : "price" 
      } 
    },
    "max_price_2" : { 
      "max" : { 
        "field" : "price",
        "script": {
          "source": "_value * 2.0"
        } 
      } 
    }
  }
}

Min Aggregation 用于最小值统计。

# 统计 sales 索引中价格最低的是哪本书.

GET /sales/_search?size=0
{
  "aggs" : {
    "min_price" : { 
      "min" : { 
        "field" : "price" 
      } 
    }
  }
}

Avg Aggregation 用于计算平均值。

# 统计 exams 索引中考试的平均分数，如未存在分数，默认为 60 分.如果指定字段没有值，可以通过 missing 指定默认值；若未指定默认值，缺失该字段值的文档将被忽略（计算）。
GET /exams/_search?size=0
{
  "aggs" : {
    "avg_grade" : { 
      "avg" : { 
        "field" : "grade",
        "missing": 60
      } 
    }
  }
}

Sum Aggregation 用于计算总和。

# 统计 sales 索引中 type 字段中匹配 hat 的价格总和
GET /exams/_search?size=0
{
  "query" : {
    "constant_score" : {
      "filter" : {
        "match" : { "type" : "hat" }
      }
    }
  },
  "aggs" : {
    "hat_prices" : { 
      "sum" : { "field" : "price" } 
    }
  }
}

Value Count Aggregation 可按字段统计文档数量。

# 统计 books 索引中包含 author 字段的文档数量
GET /books/_search?size=0
{
  "aggs" : {
    "doc_count" : { 
      "value_count" : { "field" : "author" } 
    }
  }
}

Cardinality Aggregation 用于基数统计，其作用是先执行类似 SQL 中的 distinct 操作，去掉集合中的重复项，然后统计排重后的集合长度

#  在 books 索引中对 language 字段进行 cardinality 操作可以统计出编程语言的种类数 
GET /books/_search?size=0
{
  "aggs" : {
    "all_lan" : { 
      "cardinality" : { "field" : "language" } 
    },
    "title_cnt" : { 
      "cardinality" : { "field" : "title.keyword" } 
    }
  }
}
# 假设 title 字段为文本类型（text），去重时需要指定 keyword，表示把 title 作为整体去重，即不分词统计。

Stats Aggregation 用于基本统计，会一次返回 count、max、min、avg 和 sum 这 5 个指标。

# 在 exams 索引中对 grade 字段进行分数相关的基本统计
GET /exams/_search?size=0
{
  "aggs" : {
    "grades_stats" : { 
      "stats" : { "field" : "grade" } 
    }
  }
}

Extended Stats Aggregation 用于高级统计，和基本统计功能类似，但是会比基本统计多出以下几个统计结果，sum_of_squares（平方和）、variance（方差）、std_deviation（标准差）、std_deviation_bounds（平均值加/减两个标准差的区间）。

# 在 exams 索引中对 grade 字段进行分数相关的高级统计 
GET /exams/_search?size=0
{
  "aggs" : {
    "grades_stats" : { 
      "extended_stats" : { "field" : "grade" } 
    }
  }
}

Percentiles Aggregation 用于百分位统计。百分位数是一个统计学术语，如果将一组数据从大到小排序，并计算相应的累计百分位，某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。默认情况下，累计百分位为 [ 1, 5, 25, 50, 75, 95, 99 ]。

# 在 latency 索引中对 load_time 字段进行加载时间的百分位统计
GET latency/_search
{
  "size": 0,
  "aggs" : {
    "load_time_outlier" : {
      "percentiles" : {
        "field" : "load_time" 
      }
    }
  }
}
# 需要注意的是，如上的 load_time 字段必须是数字类型。

# 百分位的统计也可以指定 percents 参数指定百分位，如下：
GET latency/_search
{
  "size": 0,
  "aggs" : {
    "load_time_outlier" : {
      "percentiles" : {
        "field" : "load_time",
        "percents": [60, 80, 95]
      }
    }
  }
}

Percentiles Ranks Aggregation 与 Percentiles Aggregation 统计恰恰相反，就是想看当前数值处在什么范围内（百分位）

# 查一下当前值 500 和 600 所处的百分位，发现是 90.01 和 100，那么说明有 90.01 % 的数值都在 500 以内，100 % 的数值在 600 以内。
GET latency/_search
{
  "size": 0,
    "aggs" : {
      "load_time_ranks" : {
        "percentile_ranks" : {
          "field" : "load_time", 
          "values" : [500, 600]
        }
      }
  }
}
# 同样 load_time 字段必须是数字类型。

# 可以设置 keyed 参数为 true，将对应的 values 作为桶 key 一起返回，默认是 false。
GET latency/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "load_time_ranks": {
      "percentile_ranks": {
        "field": "load_time",
        "values": [500, 600],
        "keyed": true
      }
    }
  }
}

桶聚合

bucket 可以理解为一个桶，它会遍历文档中的内容，凡是符合某一要求的就放入一个桶中，分桶相当于 SQL 中的 group by。从另外一个角度，可以将指标聚合看成单桶聚合，即把所有文档放到一个桶中，而桶聚合是多桶型聚合，它根据相应的条件进行分组。

Terms Aggregation

Terms Aggregation 用于词项的分组聚合。最为经典的用例是获取 X 中最频繁（top frequent）的项目，其中 X 是文档中的某个字段，如用户的名称、标签或分类。由于 terms 聚集统计的是每个词条，而不是整个字段值，因此通常需要在一个非分析型的字段上运行这种聚集。原因是, 你期望“big data”作为词组统计，而不是“big”单独统计一次，“data”再单独统计一次。

用户可以使用 terms 聚集，从分析型字段（如内容）中抽取最为频繁的词条。还可以使用这种信息来生成一个单词云。

{
  "aggs": {
    "profit_terms": {
      "terms": { // terms 聚合 关键字
        "field": "profit",
        ......
      }
    }
  }
}

GET /bunny/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "石油 测试"
    }
  },
  "aggs": {
    "group_by_state": {
      "terms": {
        "field": "category.keyword"
      }
    },
    "group_by_state2": {
      "terms": {
        "field": "issuingAgency.keyword"
      }
    }
  }
}

在 terms 分桶的基础上，还可以对每个桶进行指标统计，也可以基于一些指标或字段值进行排序。

{
  "aggs": {
    "item_terms": {
      "terms": {
        "field": "item_id",
        "size": 1000,
        "order":[{
          "gmv_stat": "desc"
        },{
          "gmv_180d": "desc"
        }]
      },
      "aggs": {
        "gmv_stat": {
          "sum": {
            "field": "gmv"
          }
        },
        "gmv_180d": {
          "sum": {
            "script": "doc['gmv_90d'].value*2"
          }
        }
      }
    }
  }
}

默认情况下返回按文档计数从高到低的前 10 个分组，可以通过 size 参数指定返回的分组数。

Filter Aggregation

Filter Aggregation 是过滤器聚合，可以把符合过滤器中的条件的文档分到一个桶中，即是单分组聚合。

{
  "aggs": {
    "age_terms": {
      "filter": {"match":{"gender":"F"}},
      "aggs": {
        "avg_age": {
          "avg": {
            "field": "age"
          }
        }
      }
    }
  }
}

Filters Aggregation

Filters Aggregation 是多过滤器聚合，可以把符合多个过滤条件的文档分到不同的桶中，即每个分组关联一个过滤条件，并收集所有满足自身过滤条件的文档。

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "messages": {
      "filters": {
        "filters": {
          "bunny": { "match": { "body": "bunny" } },
          "kitty": { "match": { "body": "kitty" } }
        }
      }
    }
  }
}

Range Aggregation

Range Aggregation 范围聚合是一个基于多组值来源的聚合，可以让用户定义一系列范围，每个范围代表一个分组。在聚合执行的过程中，从每个文档提取出来的值都会检查每个分组的范围，并且使相关的文档落入分组中。注意，范围聚合的每个范围内包含 from 值但是排除 to 值。


  "aggs": {
    "age_range": {
        "range": {
          "field": "age",
          "ranges": [{
            "to": 25
          },
          {
            "from": 25,
            "to": 35
          },
          {
            "from": 35
          }]
        },
        "aggs": {
          "bmax": {
            "max": {
              "field": "balance"
            }
          }
        }
      
    }
  }
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