38深入聚合数据分析_实战hitogram按价格区间统计电视销量和销售额

histogram：类似于terms，也是进行bucket分组操作，接收一个field，按照这个field的值的各个范围区间，进行bucket分组操作

"histogram":{ 
  "field": "price",
  "interval": 2000
}

interval：2000，划分范围，02000，20004000，40006000，60008000，8000~10000，

buckets去根据price的值，比如2500落在哪个区间内，落到20004000，此时就会将这条数据放入20004000对应的那个bucket中

bucket划分的方法，terms，将field值相同的数据划分到一个bucket中

histogram，将field处于相同区间的数据划分到一个bucket中

bucket有了之后，一样的，去对每个bucket执行avg，count，sum，max，min，等各种metric操作，聚合分析

GET /tvs/sales/_search
{
   "size" : 0,
   "aggs":{
      "price":{
         "histogram":{ 
            "field": "price",
            "interval": 2000
         },
         "aggs":{
            "revenue": {
               "sum": { 
                 "field" : "price"
               }
             }
         }
      }
   }
}

响应结果

{
  "took": 14,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 8,
    "max_score": 0,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "price": {
      "buckets": [
        {
          "key": 0,
          "doc_count": 3,
          "revenue": {
            "value": 3700
          }
        },
        {
          "key": 2000,
          "doc_count": 4,
          "revenue": {
            "value": 9500
          }
        },
        {
          "key": 4000,
          "doc_count": 0,
          "revenue": {
            "value": 0
          }
        },
        {
          "key": 6000,
          "doc_count": 0,
          "revenue": {
            "value": 0
          }
        },
        {
          "key": 8000,
          "doc_count": 1,
          "revenue": {
            "value": 8000
          }
        }
      ]
    }
  }
}