原生的restful api：
聚合：只需要通过 aggs，然后通过不同的聚合属性，进行聚合。有多种聚合关系，可以嵌套（下钻） aggs；
ES中的聚合API的调用格式如下：
"aggregations" : { // 表示聚合操作，可以使用aggs替代
"" : { // 聚合名，可以是任意的字符串。用做响应的key，便于快速取得正确的响应数据。
"" : { // 聚合类别，就是各种类型的聚合，如min等
// 聚合体，不同的聚合有不同的body
}
[,"aggregations" : { []+ } ]? // 嵌套的子聚合，可以有0或多个
}
[,"" : { ... } ]* // 另外的聚合，可以有0或多个
}
demo：
第一个分析需求：计算每个tag下的商品数量
GET /ecommerce/product/_search
{
"aggs": {
"group_by_tags": {
"terms": { "field": "tags" }
}
}
}
//group_by_tags是自己为聚合取的名字，可以随意改变，也是聚合结果返回字段的name
将文本field的fielddata属性设置为true
PUT /ecommerce/_mapping/product
{
"properties": {
"tags": {
"type": "text",
"fielddata": true
}
}
}
GET /ecommerce/product/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"all_tags": {
"terms": { "field": "tags" }
}
}
}
{
"took": 20,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 4,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"group_by_tags": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "fangzhu",
"doc_count": 2
},
{
"key": "meibai",
"doc_count": 2
},
{
"key": "qingxin",
"doc_count": 1
}
]
}
}
}
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
第二个聚合分析的需求：对名称中包含yagao的商品，计算每个tag下的商品数量
GET /ecommerce/product/_search
{
"size": 0,
"query": {
"match": {
"name": "yagao"
}
},
"aggs": {
"all_tags": {
"terms": {
"field": "tags"
}
}
}
}
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
第三个聚合分析的需求：先分组，再算每组的平均值，计算每个tag下的商品的平均价格
GET /ecommerce/product/_search
{
"size": 0,
"aggs" : {
"group_by_tags" : {
"terms" : { "field" : "tags" },
"aggs" : {
"avg_price" : {
"avg" : { "field" : "price" }
}
}
}
}
}
{
"took": 8,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 4,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"group_by_tags": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "fangzhu",
"doc_count": 2,
"avg_price": {
"value": 27.5
}
},
{
"key": "meibai",
"doc_count": 2,
"avg_price": {
"value": 40
}
},
{
"key": "qingxin",
"doc_count": 1,
"avg_price": {
"value": 40
}
}
]
}
}
}
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
第四个数据分析需求：计算每个tag下的商品的平均价格，并且按照平均价格降序排序
GET /ecommerce/product/_search
{
"size": 0,
"aggs" : {
"all_tags" : {
"terms" : { "field" : "tags", "order": { "avg_price": "desc" } },
"aggs" : {
"avg_price" : {
"avg" : { "field" : "price" }
}
}
}
}
}
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
第五个数据分析需求：按照指定的价格范围区间进行分组，然后在每组内再按照tag进行分组，最后再计算每组的平均价格
GET /ecommerce/product/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_price": {
"range": {
"field": "price",
"ranges": [
{
"from": 0,
"to": 20
},
{
"from": 20,
"to": 40
},
{
"from": 40,
"to": 50
}
]
},
"aggs": {
"group_by_tags": {
"terms": {
"field": "tags"
},
"aggs": {
"average_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
}
}重点来了：
1.度量类型（metric）聚合
Avg Aggregation：计算平均值。下面计算查询2班的年龄平均值，结果为21。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"query": {
"term": {
"classNo": "2"
}
},
"aggs": {
"avg_age": {
"avg": {
"field": "age"
}
}
}
}
Stats Aggregation：统计查询，一次性统计出某个字段上的常用统计值。下面对整个学校的学生进行简单地统计。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"stats_age": {
"stats": {
"field": "age"
}
}
}
}
'
返回：
{
... // 次要数据省略
"aggregations": {
"stats_age": {
"count": 8, // 含有年龄数据的学生计数
"min": 16, // 年龄最小值
"max": 24, // 年龄最大值
"avg": 20.125, // 年龄平均值
"sum": 161, // 年龄总和
"min_as_string": "16.0",
"max_as_string": "24.0",
"avg_as_string": "20.125",
"sum_as_string": "161.0"
}
}
}
Top hits Aggregation：
取符合条件的前n条数据记录。下面查询全校年龄排在前2位的学生，仅需返回学生姓名和年龄。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
{
"aggs": {
"top_age": {
"top_hits": {
"sort": [ // 排序
{
"age": { // 按年龄降序
"order": "desc"
}
}
],
"_source": {
"include": [ // 指定返回字段
"name",
"age"
]
},
"size": 2 // 取前2条数据
}
}
}
}
返回：
{
...
"aggregations": {
"top_age": {
"hits": {
"total": 9,
"max_score": null,
"hits": [
{
"_index": "student",
"_type": "student",
"_id": "1",
"_score": null,
"_source": {
"name": "刘备",
"age": "24"
},
"sort": [
24
]
},
{
"_index": "student",
"_type": "student",
"_id": "8",
"_score": null,
"_source": {
"name": "赵云",
"age": "23"
},
"sort": [
23
]
}
]
}
}
}
}
2.桶类型（bucketing）聚合
（1）Terms Aggregation
按照指定的1或多个字段将数据划分成若干个小的区间，计算落在每一个区间上记录数量，并按指定顺序进行排序。下面统计每个班的学生数，并按学生数从大到小排序，取学生数靠前的2个班级。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"terms_classNo": {
"terms": {
"field": "classNo", // 按照班号进行分组
"order": { // 按学生数从大到小排序
"_count": "desc"
},
"size": 2 // 取前两名
}
}
}
}
'
取得的前2名的学生数实际上是一个近似值。如果想要取得精确值，可以不指定size值，使其进行一次全排序，然后在程序中自行去取前2条记录。当然，这样做会使得ES做大量的排序运算工作，效率比较差。
（2）Range Aggregation
自定义区间范围的聚合，我们可以自己手动地划分区间，ES会根据划分出来的区间将数据分配不同的区间上去。下面将全校学生按照年龄划分为5个区间段：16岁以下、16~18、19~21、22~24、24岁以上，要求统计每一个年龄段内的学生数。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"range_age": {
"range": {
"field": "age",
"ranges": [
{
"to": 15
},
{
"from": "16",
"to": "18"
},
{
"from": "19",
"to": "21"
},
{
"from": "22",
"to": "24"
},
{
"from": "25"
}
]
}
}
}
}
'
（3）Date Range Aggregation
时间区间聚合专门针对date类型的字段，它与Range Aggregation的主要区别是其可以使用时间运算表达式。主要包括+（加法）运算、-（减法）运算和/（四舍五入）运算，每种运算都可以作用在不同的时间域上面，下面是一些时间运算表达式示例。
now+10y：表示从现在开始的第10年。
now+10M：表示从现在开始的第10个月。
1990-01-10||+20y：表示从1990-01-01开始后的第20年，即2010-01-01。
now/y：表示在年位上做舍入运算。今天是2015-09-06，则这个表达式计算结果为：2015-01-01。说好的rounding运算呢？结果是做的flooring运算，不知道为啥，估计是我理解错了-_-!!
下面查询25年前及更早出生的学生数。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"range_age": {
"date_range": {
"field": "birthday",
"ranges": [
{
"to": "now-25y"
}
]
}
}
}
}
'
（4）Histogram Aggregation
直方图聚合，它将某个number类型字段等分成n份，统计落在每一个区间内的记录数。它与前面介绍的Range聚合非常像，只不过Range可以任意划分区间，而Histogram做等间距划分。既然是等间距划分，那么参数里面必然有距离参数，就是interval参数。下面按学生年龄统计各个年龄段内的学生数量，分隔距离为2岁。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"histogram_age": {
"histogram": {
"field": "age",
"interval": 2, // 距离为2
"min_doc_count": 1 // 只返回记录数量大于等于1的区间
}
}
}
}
'
（5）Date Histogram Aggregation
时间直方图聚合，专门对时间类型的字段做直方图聚合。这种需求是比较常用见得的，我们在统计时，通常就会按照固定的时间断（1个月或1年等）来做统计。下面统计学校中同一年出生的学生数。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"data_histogram_birthday": {
"date_histogram": {
"field": "birthday",
"interval": "year", // 按年统计
"format": "yyyy" // 返回结果的key的格式
}
}
}
}
'
返回结果如下，可以看到由于上面的”format”: “yyyy”，所以返回的key_as_string只返回年的信息。
返回：
{
"buckets": [
{
"key_as_string": "1985",
"key": 473385600000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "1986",
"key": 504921600000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "1987",
"key": 536457600000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "1989",
"key": 599616000000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "1990",
"key": 631152000000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "1991",
"key": 662688000000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "1992",
"key": 694224000000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "1994",
"key": 757382400000,
"doc_count": 1
}
]
}
（6）Missing Aggregation
值缺损聚合，它是一类单桶聚合，也就是最终只会产生一个“桶”。下面统计学生信息中地址栏缺损的记录数量。由于只有学号为6的孙尚香的地址缺损，所以统计值为1。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"missing_address": {
"missing": {
"field": "address"
}
}
}
}
'
1.3 嵌套使用
聚合操作是可以嵌套使用的。通过嵌套，可以使得metric类型的聚合操作作用在每一“桶”上。我们可以使用ES的嵌套聚合操作来完成稍微复杂一点的统计功能。下面统计每一个班里最大的年龄值。
curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search?search_type=count" -d
'
{
"aggs": {
"missing_address": {
"terms": {
"field": "classNo"
},
"aggs": { // 在这里嵌套新的子聚合
"max_age": {
"max": { // 使用max聚合
"field": "age"
}
}
}
}
}
}
'
返回：
{
"buckets": [
{
"key": "1", // key是班级号
"doc_count": 3, // 每个班级内的人数
"max_age": { // 这里是我们指定的子聚合名
"value": 24, // 每班的年龄值
"value_as_string": "24.0"
}
},
{
"key": "2",
"doc_count": 3,
"max_age": {
"value": 23,
"value_as_string": "23.0"
}
},
{
"key": "3",
"doc_count": 1,
"max_age": {
"value": 20,
"value_as_string": "20.0"
}
},
{
"key": "4",
"doc_count": 1,
"max_age": {
"value": 16,
"value_as_string": "16.0"
}
}
]
}
可参考：https://blog.csdn.net/xialei199023/article/details/48298635
