es聚合 aggs

聚合的分类

　　1. matric聚合 ：在一组文档中计算指标的聚合，如sum，min，max，avg

　　2.bucket聚合 ： 构建存储桶的一系列聚合。（分组，筛选）

　　3.pipeline聚合 ：聚合其他聚合的输出 及 其关联指标的聚合

　　4.matrix聚合 ：在多字段上进行一系列的聚合，并根据从请求的文档字段中提取的值生成矩阵结果。

 

 

 1. matric聚合

大概格式（还有用脚本计算的版本，先不记录）

POST student/_search  #用get也可以
{
  "size": 0,   #表示只显示聚合的值，不显示具体数据
  "aggs": {
    "name1": {
      "percentile_ranks": {  #关键字
        "field": "grade",   #聚合的字段
        "values": [       #不同关键字，可用的参数不一致（可省略）
          89,
          90
        ]
      }
    }
  }
}

关键字：

avg  平均值

weighted_avg 加权平均值

cardinality  （同distinct功能） 计数，精确计算-使用参数precision_threshold 值越大，占用内存越大，最高是40000，超过这个值也按这个值计算

　　　　　　对于字符串且基数高，存储的字段值转化为hash值会更快

min  最小值

max 最大值

sum  求和

value_count    计数（如果是缺失值将会被忽略）

stats 多个度量值的聚合（sum,count,avg,min,max 都会显示）

extended_stats  多个度量值的聚合（sum,count,avg,min,max，sum_of_squares 平方, variance 方差, std_deviation 标准差, std_deviation_bounds平均值加/减两个标准差的区间）

percentiles 从聚合文档的数值上，提取一个或多个百分位数（1%,5%,25%,50%,75%,95%,99% 分布对应的值）如50%是小于一个值的。

percentiles_ranks 与percentiles相反，  指定小于等于的指定值的文档，统计占比

 

2.bucket聚合

terms  分桶

top_hits  桶分组后，取最顶端的值