标签：聚合 keyword price 查询 field aggs type ES

ES聚合查询三种模式

分桶聚合(Bucket aggregations)

指标聚合(Metrics aggregations)

管道聚合(Pipeline aggregations)

1、分桶聚合(Bucket aggregations)

分桶聚合类似与关系型数据库的Group By查询,按照指定的条件,进行分组统计

图中首先按照手机的品牌进行分桶统计数量,接着在小米手机的分桶基础上,再按照小米手机的档次进行二次分桶(分桶的嵌套查询)统计数量.

分桶聚合大致就是为了完成以上需求的

2、指标聚合(Metrics aggregations)

指标聚合主要是计算指标的Avg(平均值)、Max(最大值)、Min(最小值)、Sum(求和)、Cardinality(去重)、ValueCount(记数)、Stats(统计聚合)、Top Hits(聚合)等

可以通过指标聚合计算某个班级、某个学科的最高分、最低分等等.

3、管道聚合(Pipeline aggregations)

管道聚合主要用于对聚和结果的二次聚合,举个例子,这里需要计算某个商城中的各个品牌手机价格平均值中最小的手机品牌.

这里第一步需要计算各个手机品牌价格的平均值,接着计算平均值中的最小值,这里就需要用到管道聚合.

测试数据

mysql数据（供参考，没有实际用处）

/*
 Navicat Premium Data Transfer

 Source Server         : MyOwn
 Source Server Type    : MySQL
 Source Server Version : 50731
 Source Host           : 39.96.23.94:3306
 Source Schema         : msb_db

 Target Server Type    : MySQL
 Target Server Version : 50731
 File Encoding         : 65001

 Date: 29/07/2021 15:14:52
*/

SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;

-- ----------------------------
-- Table structure for product
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `product`;
CREATE TABLE `product` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(50) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,
  `desc` varchar(300) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,
  `price` decimal(10,0) DEFAULT NULL,
  `lv` varchar(50) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,
  `type` varchar(50) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,
  `createtime` datetime DEFAULT NULL,
  `tags` varchar(200) COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=14 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

-- ----------------------------
-- Records of product
-- ----------------------------
BEGIN;
INSERT INTO `product` VALUES (1, '小米手机', '手机中的战斗机', 3999, '旗舰机', '手机', '2020-10-01 08:00:00', '\"性价比\",\"发烧\",\"不卡顿\"');
INSERT INTO `product` VALUES (2, '小米NFC手机', '支持全功能NFC，手机中的滑翔机', 4999, '旗舰机', '手机', '2020-05-21 08:00:00', '\"性价比\",\"发烧\",\"公交卡\"');
INSERT INTO `product` VALUES (3, 'NFC手机', '手机中的轰炸机', 2999, '高端机', '手机', '2020-06-20 00:00:00', '\"性价比\", \"快充\",\"门禁卡\"');
INSERT INTO `product` VALUES (4, '小米耳机', '耳机中的黄焖鸡', 999, '百元机', '耳机', '2020-06-23 00:00:00', '\"降噪\",\"防水\",\"蓝牙\"');
INSERT INTO `product` VALUES (5, '红米耳机', '耳机中的肯德基', 399, '百元机', '耳机', '2020-07-20 00:00:00', '\"防火\",\"低音炮\",\"听声辨位\"');
INSERT INTO `product` VALUES (6, '小米手机10', '充电贼快掉电更快，超级无敌望远镜，高刷电竞屏', 5999, '旗舰机', '手机', '2020-07-27 00:00:00', '\"120HZ刷新率\",\"120W快充\",\"120倍变焦\"');
INSERT INTO `product` VALUES (7, '挨炮 SE2', '除了CPU，一无是处', 3299, '旗舰机', '手机', '2020-07-21 00:00:00', '\"割韭菜\",\"割韭菜\",\"割新韭菜\"');
INSERT INTO `product` VALUES (8, 'XS Max', '听说要出新款12手机了，终于可以换掉手中的4S了', 4399, '旗舰机', '手机', '2020-08-19 00:00:00', '\"5V1A\",\"4G全网通\",\"大\"');
INSERT INTO `product` VALUES (9, '小米电视', '70寸性价比只选，不要一万八，要不要八千八，只要两千九百九十八', 2998, '高端机', '电视', '2020-08-16 00:00:00', '\"巨馍\",\"家庭影院\",\"游戏\"');
INSERT INTO `product` VALUES (10, '红米电视', '我比上边那个更划算，我也2998，我也70寸，但是我更好看', 2999, '高端机', '电视', '2020-08-28 00:00:00', '\"大片\",\"蓝光8K\",\"超薄\"');
INSERT INTO `product` VALUES (11, '红米电视', '我比上边那个更划算，我也2998，我也70寸，但是我更好看', 2999, '高端机', '电视', '2020-08-28 00:00:00', '\"大片\",\"蓝光8K\",\"超薄\"');
COMMIT;

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

es数据

# 删除所有
DELETE product
## 创建索引，设置mappings
PUT product
{
  "mappings" : {
      "properties" : {
        "createtime" : {
          "type" : "date"
        },
        "date" : {
          "type" : "date"
        },
        "desc" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          },
          "analyzer":"ik_max_word"
        },
        "lv" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "name" : {
          "type" : "text",
          "analyzer":"ik_max_word",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "price" : {
          "type" : "long"
        },
        "tags" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "type" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    }
}
PUT /product/_doc/1
{
    "name" : "小米手机",
    "desc" :  "手机中的战斗机",
    "price" :  3999,
    "lv":"旗舰机",
    "type":"手机",
    "createtime":"2020-10-01T08:00:00Z",
    "tags": [ "性价比", "发烧", "不卡顿" ]
}
PUT /product/_doc/2
{
    "name" : "小米NFC手机",
    "desc" :  "支持全功能NFC，手机中的滑翔机",
    "price" :  4999,
        "lv":"旗舰机",
    "type":"手机",
    "createtime":"2020-05-21T08:00:00Z",
    "tags": [ "性价比", "发烧", "公交卡" ]
}
PUT /product/_doc/3
{
    "name" : "NFC手机",
    "desc" :  "手机中的轰炸机",
    "price" :  2999,
        "lv":"高端机",
    "type":"手机",
    "createtime":"2020-06-20",
    "tags": [ "性价比", "快充", "门禁卡" ]
}
PUT /product/_doc/4
{
    "name" : "小米耳机",
    "desc" :  "耳机中的黄焖鸡",
    "price" :  999,
        "lv":"百元机",
    "type":"耳机",
    "createtime":"2020-06-23",
    "tags": [ "降噪", "防水", "蓝牙" ]
}
PUT /product/_doc/5
{
    "name" : "红米耳机",
    "desc" :  "耳机中的肯德基",
    "price" :  399,
    "type":"耳机",
        "lv":"百元机",
    "createtime":"2020-07-20",
    "tags": [ "防火", "低音炮", "听声辨位" ]
}
PUT /product/_doc/6
{
    "name" : "小米手机10",
    "desc" :  "充电贼快掉电更快，超级无敌望远镜，高刷电竞屏",
    "price" :  "",
        "lv":"旗舰机",
    "type":"手机",
    "createtime":"2020-07-27",
    "tags": [ "120HZ刷新率", "120W快充", "120倍变焦" ]
}
PUT /product/_doc/7
{
    "name" : "挨炮 SE2",
    "desc" :  "除了CPU，一无是处",
    "price" :  "3299",
        "lv":"旗舰机",
    "type":"手机",
    "createtime":"2020-07-21",
    "tags": [ "割韭菜", "割韭菜", "割新韭菜" ]
}
PUT /product/_doc/8
{
    "name" : "XS Max",
    "desc" :  "听说要出新款12手机了，终于可以换掉手中的4S了",
    "price" :  4399,
        "lv":"旗舰机",
    "type":"手机",
    "createtime":"2020-08-19",
    "tags": [ "5V1A", "4G全网通", "大" ]
}
PUT /product/_doc/9
{
    "name" : "小米电视",
    "desc" :  "70寸性价比只选，不要一万八，要不要八千八，只要两千九百九十八",
    "price" :  2998,
        "lv":"高端机",
    "type":"耳机",
    "createtime":"2020-08-16",
    "tags": [ "巨馍", "家庭影院", "游戏" ]
}
PUT /product/_doc/10
{
    "name" : "红米电视",
    "desc" :  "我比上边那个更划算，我也2998，我也70寸，但是我更好看",
    "price" :  2999,
    "type":"电视",
        "lv":"高端机",
    "createtime":"2020-08-28",
    "tags": [ "大片", "蓝光8K", "超薄" ]
}
PUT /product/_doc/11
{
  "name": "红米电视",
  "desc": "我比上边那个更划算，我也2998，我也70寸，但是我更好看",
  "price": 2998,
  "type": "电视",
  "lv": "高端机",
  "createtime": "2020-08-28",
  "tags": [
    "大片",
    "蓝光8K",
    "超薄"
  ]
}

(1)、一般情况下,text类型(应为内容较长),es不会为其创建正排索引,但是带有keyword类型的text类型,es会为其创建倒排索引的同时创建正派索引(但是此时的keyword正排索引会有长度限制通过ignore_above去配置)。es中一般只有正排索引才能进行聚合查询

(2)、一般情况下,不会对text字段创建正排索引,应为对大文本字段创建正排索引没有什么意义,而且正排索引会创建磁盘文件,浪费资源和空间.

语法

基本语法

{
  "aggs": {// 当前是聚合查询，可以包含多个
    "<aggs_name>": {// 给当前聚合起个名字
      "<aggs_type>": {// 聚合的类型：嵌套、桶、指标
        "field": "<field_name>",// 聚合的字段名称
        "size": 10// (可选)返回前10个，不指定默认10
      }
    }
  },
  "size": 0,// (可选)his列表数据返回0条，不指定默认10
  "query" {}// (可选)查询条件
}

桶聚合：

按标签统计

{
  "aggs": {
    "tag_bucket": {
      "terms": {
        "field": "tags.keyword"// .keyword不被分词，和正排索引doc_values和field_data类型有关系
      }
    }
  }
}

降序排序，返回前3条

{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "tag_bucket": {// 给当前聚合起个名
      "terms": {
        "field": "tags.keyword",
        "size": 3,// 返回前3条
        "order": {// 增加排序
          "_count": "desc"// 降序
        }
      }
    }
  }
}

指标聚合：

查看所有指标

{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "price_stats": {
      "stats": {// 查看所有指标
        "field": "price"// price字段
      }
    }
  }
}

最贵、最便宜和平均价格…5个指标

{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "max_price": {// 给聚合起名：价格最大
      "max": {// max最大函数
        "field": "price"// 统计price字段
      }
    },
    "min_price": {// 给聚合起名：价格最小
      "min": {// min最小函数
        "field": "price"
      }
    },
    "avg_price": {// 给聚合起名：价格平均
      "avg": {// 平均值函数
        "field": "price"
      }
    },
    "count_price":{
      "value_count": {// 多少条
        "field": "price"
      }
    },
    "sum_price":{// 给聚合起名：价格求和
      "sum": {// 求和
        "field": "price"
      }
    }
  }
}

按名字去重统计

{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "name_count": {// 起名：按名字统计个数
      "cardinality": {// 去重关键字，相当于mysql中distinct
        "field": "name.keyword"
      }
    }
  }
}

管道聚合（二次聚合）：

平均价格最低的商品分类，先计算每个分类平均价格，在计算最低的价格的商品。
1、按类型分桶

{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "type_bucket": {// 起名：按类型分桶
      "terms": {// 分桶
        "field": "type.keyword"// 按类型字段
      }
    }
  }
}

2、按类型分桶，并计算平均价格

{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "type_bucket": {// 起名：按类型分桶
      "terms": {// 分桶
        "field": "type.keyword"// 按类型字段
      },
      "aggs": {// 桶内嵌套聚合，在type_bucket这级继续聚合
        "price_bucket": {// 起名：统计平均价格
          "avg": {// 平均
            "field": "price"// 价格字段
          }
        }
      }
    }
  }
}

3、按类型分桶，并计算平均价格，并且计算最低价格的商品

{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "type_bucket": {// 起名：按类型分桶
      "terms": {// 分桶
        "field": "type.keyword"// 按类型字段
      },
      "aggs": {// 桶内嵌套聚合
        "price_bucket": {// 起名：统计平均价格
          "avg": {// 平均
            "field": "price"// 价格字段
          }
        }
      }
    },
    "min_bucket":{// 起名：取最小的桶
      "min_bucket": {// es关键字，取最小的桶
        "buckets_path": "type_bucket>price_bucket"// es关键字buckets_path引用，取同级的type_bucket聚合下的price_bucket桶，里面最小的桶。
      }
    }
  }
}

嵌套聚合

语法

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "<agg_name>": {// 1级名
      "<agg_type>": {// 聚合类型
        "field": "<field_name>"// 聚合字段
      },
      "aggs": {
        "<agg_name_child>": {// 2级名
          "<agg_type>": {// 聚合类型
            "field": "<field_name>"// 聚合字段
          }
        }
      }
    }
  }
}

例子：

按类型分桶，在按级别分桶

{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "type_lv": {// 1级名
      "terms": {
        "field": "type.keyword"// 聚合字段
      },
      "aggs": {
        "lv": {// 2级名
          "terms": {
            "field": "lv.keyword"// 聚合字段
          }
        }
      }
    }
  }
}

按照lv分桶，输出每个桶的具体价格信息

{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "lv_price": {// 聚合名
      "terms": {
        "field": "lv.keyword"// 字段
      },
      "aggs": {// 上面聚合进行二次聚合
        "price": {// 聚合名
          "stats": {// 获取所有指标
            "field": "price"// 字段
          }
        }
      }
    }
  }
}

统计：不同类型商品>不同级别档次>价格信息、标签信息

{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "type_agg": {// 起名：按类型分桶
      "terms": {
        "field": "type.keyword"// 分桶字段
      },
      "aggs": {// 上面type.keyword结果进行二次聚合
        "lv_agg": {// 起名：按级别分桶
          "terms": {
            "field": "lv.keyword"// 分桶字段
          },
          "aggs": {// 上面lv.keyword结果进行二次聚合
            "price_stats": {// 起名：价钱指标
              "stats": {// 所有指标关键字
                "field": "price"// 价钱字段
              }
            },
            "tags_buckets": {// 起名：按标签分桶
              "terms": {
                "field": "tags.keyword"// 分桶字段
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

统计：每个商品类型中>不同档次分类商品中>平均价格最低的档次

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "type_bucket": {// 按类型分桶
      "terms": {
        "field": "type.keyword"
      },
      "aggs": {// 二次聚合
        "lv_bucket": {// 按级别分桶
          "terms": {
            "field": "lv.keyword"
          },
          "aggs": {// 二次聚合
            "price_avg": {// 平均价格
              "avg": {
                "field": "price"
              }
            }
          }
        },
        "min_bucket": {// 当前lv_bucket级聚合下的price_avg级别，找最小桶
          "min_bucket": {
            "buckets_path": "lv_bucket>price_avg"
          }
        }
      }
    }
  }
}

例子：基于查询结果的聚合和基于聚合结果的查询

基于查询结果的聚合

基于query，价格大于2000的商品类型

{
  "size": 0, 
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 2000
      }
    }
  }, 
  "aggs": {
    "type_bucket": {
      "terms": {
        "field": "type.keyword"
      }
    }
  }
}

基于filter的比query效率高

{
  "size": 0,
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {// 基于filter效率高
        "range": {
          "price": {
            "gte": 2000
          }
        }
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "type_bucket": {
      "terms": {
        "field": "type.keyword"
      }
    }
  }
}

基于聚合结果的查询

根据标签分桶后，过滤标签=性价比的数据

{
  "aggs": {
    "tags_bucket": {
      "terms": {
        "field": "tags.keyword"
      }
    }
  },
  "post_filter": {
    "term": {
      "tags.keyword": "性价比"
    }
  }
}

统计价格>4000的平均价格 && 统计所有的平均价格

{
  "size": 0,
  "query": {// 价格>4000
    "range": {
      "price": {
        "gte": 4000
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "avg_price": {// 价格>4000的平均价格
      "avg": {
        "field": "price"
      }
    },
    "all_avg_price": {// 所有平均价格
      "global": {},// 当前聚合中，清楚query代码块，查询所有的数据
      "aggs": {
        "avg_price": {
          "avg": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

聚合排序

排序

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "type_aggs": {
      "terms": {
        "field": "tags.keyword",// tags字段分桶
        "order": {// 类似sql的order by
          "_count": "desc"// 降序，按value排序
          //"_term": "desc"// 降序，按key排序
          //"_key": "desc"// 降序，代替_term
        },
        "size": 3// 前3条
      }
    }
  }
}

多级聚合排序，第1桶聚合按type降序第2桶聚合按lv升序

{
  "aggs": {
    "first_sort": {
      "terms": {
        "field": "type.keyword",
        "order": {
          "_count": "desc"
        }
      },
      "aggs": {
        "second_sort": {
          "terms": {
            "field": "lv.keyword",
            "order": {
              "_count": "asc"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

多层排序，第1桶聚合按第2桶stats聚合的sum排序

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "type_avg_price": {// 类型分桶
      "terms": {
        "field": "type.keyword",
        "order": {// 排序
          "agg_stats>stats.avg": "desc"// 按下一级agg_stats里面的stats.avg字段排序
        }
      },
      "aggs": {
        "agg_stats": {// 二次分桶按指标
          "filter": {
            "terms": {// 过滤 type是"耳机","手机","电视"
              "type.keyword": [
                "耳机","手机","电视"
              ]
            }
          },
          "aggs": {
            "stats": {// 全部聚合
              "extended_stats": {
                "field": "price"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

常用聚合函数

histogram：直方图或柱状图统计

按价格范围统计

{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "price_range": {// 聚合起名
      "range": {// 区间
        "field": "price",// 按price字段
        "ranges": [// 范围值
          {
            "from": 0,// 可省略
            "to": 1000
          },
          {
            "from": 1000,
            "to": 2000
          },
          {
            "from": 3000,
            "to": 4000
          },
          {
            "from": 4000,
            "to": 5000// 可省略
          }
        ]
      }
    }
  }
}

按日期区间统计

{
  "aggs": {
    "price_range": {
      "range": {
        "field": "createtime",
        "ranges": [
          {
            "from": "2020-05-01", 
            "to": "2020-05-31"
          },
          {
            "from": "2020-06-01",
            "to": "2020-06-30"
          },
          {
            "from": "2020-07-01",
            "to": "2020-07-31"
          },
          {
            "from": "2020-08-01"
          }
        ]
      }
    }
  }
}

高级点

按price字段，每隔1000为区间进行分段

{
  "aggs": {
    "price_histogram": {
      "histogram": {
        "field": "price",// 统计字段
        "interval": 1000,// 间隔1000
        "keyed": true,// 为true，桶就由数组变成对象，false就是显示数组。
        "min_doc_count": 0,// 显示大于多少的数据的桶
        "missing": 1999// 对字段的空值""赋值默认值
      }
    }
  }
}

date-histogram：基于日期的直方图，比如统计一年每个月的销售额

统计每个月的数据，没有数据的默认填充。
date_histogram

{
  "aggs": {
    "my_date_histogram": {// 起名
      "date_histogram": {// 按日期聚合关键字
        "field": "createtime",// 分桶字段
        "calendar_interval": "month",// 按月分桶hour、day、month、year
        "min_doc_count": 0,// 展示数据>0的桶
        "format": "yyyy-MM", // 日期格式化
        "extended_bounds": {// 扩展，展示没有数据的数据，前提："min_doc_count": 0或者去掉"min_doc_count"
          "min": "2020-01",// 时间最小值
          "max": "2020-12"// 时间最大值
        },
        "order": {// 排序
          "_count": "desc"
        }
      }
    }
  }
}

（了解即可，灵活度不高）自动interval时间统计 auto_date_histogram
buckets设置的桶的数量，会自动变统计单位，可以是月、天等…

{
  "aggs": {
    "my_auto_histogram": {
      "auto_date_histogram": {// 自动时间统计
        "field": "createtime",// 统计字段
        "format": "yyyy-MM-dd",// 日期格式化
        "buckets": 180// 分几个桶，12就是按月，365就是按天
      }
    }
  }
}

buckets=12就是按月

buckets=180就是按天

percentile 百分位统计或者饼状图（管道聚合、累加聚合）

累加函数cumulative_sum
求每个月的销售额，每个月累加销售额。

{
  "aggs": {
    "my_date_histogram": {// 起名
      "date_histogram": {// 日期分桶
        "field": "createtime",// 分桶字段
        "calendar_interval": "month",// 按月分桶
        "min_doc_count": 0,// >0的桶展示
        "format": "yyyy-MM", // 日期格式化
        "extended_bounds": {// 扩展，补充展示没有数据的桶
          "min": "2020-01",// 补充区间
          "max": "2020-12"// 补充区间
        }
      },
      "aggs": {// 二次聚合
        "sum_agg": {// 起名
          "sum": {// 求和
            "field": "price"// 字段
          }
        },
        "my_cumulative_sum":{// 起名
          "cumulative_sum": {// 累计
            "buckets_path": "sum_agg"// 指定字段进行累加，小计
          }
        }
      }
    }
  }
}

百分比函数percentile_ranks
统计数据分布情况，当前价格分布百分比

{
  "aggs": {
    "price_percentiles": {// 起名
      "percentile_ranks": {// 百分比
        "field": "price",// 字段
        "values": [
          1000,// <=1000以内占百分之几
          2000,
          3000,// <=3000以内占百分之几
          4000,
          5000,
          6000// <=6000以内占百分之几
        ]
      }
    }
  }
}

百分比percentiles
价格分布百分比

{
  "aggs": {
    "price_percentiles": {
      "percentiles": {// 
        "field": "price",// 字段
        "percents": [
          1,// 百分之1的价格在多少以内
          5,
          25,// 百分之25的价格在多少以内
          50,
          75,
          95,
          99// 百分之99的价格在多少以内
        ]
      }
    }
  }
}

标签：聚合,keyword,price,查询,field,aggs,type,ES
From： https://www.cnblogs.com/sunnycc/p/17528111.html

ES 聚合查询

ES聚合查询三种模式

测试数据

mysql数据（供参考，没有实际用处）

es数据

语法

基本语法

桶聚合：

指标聚合：

管道聚合（二次聚合）：

嵌套聚合

语法

例子：

例子：基于查询结果的聚合和基于聚合结果的查询

基于查询结果的聚合

基于聚合结果的查询

聚合排序

常用聚合函数

histogram：直方图或柱状图统计

高级点

date-histogram：基于日期的直方图，比如统计一年每个月的销售额

percentile 百分位统计或者饼状图（管道聚合、累加聚合）

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指标聚合：

管道聚合（二次聚合）：

嵌套聚合

语法

例子：

例子：基于查询结果的聚合和基于聚合结果的查询

基于查询结果的聚合

基于聚合结果的查询

聚合排序

常用聚合函数

histogram：直方图或柱状图统计

高级点

date-histogram：基于日期的直方图，比如统计一年每个月的销售额

percentile 百分位统计 或者 饼状图（管道聚合、累加聚合）

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