1、单值聚合
Sum求和,dsl参考如下：
{
"size": 0,
"aggs": {
"return_balance": {
"sum": {
"field": "balance"
}
}
}
}
返回balance之和，其中size=0 表示不需要返回参与查询的文档。
Min求最小值
{
"size": 0,
"aggs": {
"return_min_balance": {
"min": {
"field": "balance"
}
}
}
}
返回结果
Max求最大值
{
"size": 0,
"aggs": {
"return_max_balance": {
"max": {
"field": "balance"
}
}
}
}
返回结果：
AVG求平均值
{
"size": 0,
"aggs": {
"return_avg_balance": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
返回结果：
Cardinality 求基数（如下示例，查找性别的基数 M、F，共两个）
{
"size": 0,
"aggs": {
"return_cardinality": {
"cardinality": {
"field": "gender"
}
}
}
}
结果为：
2、多值聚合
percentiles 求百分比
查看官方文档时候，没看懂，下面是自己测试时的例子，按照性别（F，M）查看工资范围的百分比
{
"size": 0,
"aggs": {
"states": {
"terms": {
"field": "gender"
},
"aggs": {
"banlances": {
"percentile_ranks": {
"field": "balance",
"values": [
20000,
40000
]
}
}
}
}
}
结果：
stats 统计
查看balance的统计情况：
{
"size": 0,
"aggs": {
"balance_stats": {
"stats": {
"field": "balance"
}
}
}
}
返回结果：
extended_stats 扩展统计
{
"size": 0,
"aggs": {
"balance_stats": {
"extended_stats": {
"field": "balance"
}
}
}
}
结果：
更加复杂的查询，后续慢慢在实践中道来。
Terms聚合
记录有多少F，多少M
{
"size": 0,
"aggs": {
"genders": {
"terms": {
"field": "gender"
}
}
}
}
返回结果如下：m记录507条，f记录493条
数据的不确定性
使用terms聚合，结果可能带有一定的偏差与错误性。
比如：
我们想要获取name字段中出现频率最高的前5个。
此时，客户端向ES发送聚合请求，主节点接收到请求后，会向每个独立的分片发送该请求。
分片独立的计算自己分片上的前5个name，然后返回。当所有的分片结果都返回后，在主节点进行结果的合并，再求出频率最高的前5个，返回给客户端。
这样就会造成一定的误差，比如最后返回的前5个中，有一个叫A的，有50个文档；B有49。 但是由于每个分片独立的保存信息，信息的分布也是不确定的。 有可能第一个分片中B的信息有2个，但是没有排到前5，所以没有在最后合并的结果中出现。 这就导致B的总数少计算了2，本来可能排到第一位，却排到了A的后面。
size与shard_size
为了改善上面的问题，就可以使用size和shard_size参数。
- size参数规定了最后返回的term个数(默认是10个)
- shard_size参数规定了每个分片上返回的个数
- 如果shard_size小于size，那么分片也会按照size指定的个数计算
通过这两个参数，如果我们想要返回前5个，size=5;shard_size可以设置大于5，这样每个分片返回的词条信息就会增多，相应的误差几率也会减小。
order排序
order指定了最后返回结果的排序方式，默认是按照doc_count排序。
{
"aggs" : {
"genders" : {
"terms" : {
"field" : "gender",
"order" : { "_count" : "asc" }
}
}
}
}
也可以按照字典方式排序:
{
"aggs" : {
"genders" : {
"terms" : {
"field" : "gender",
"order" : { "_term" : "asc" }
}
}
}
}
当然也可以通过order指定一个单值聚合，来排序。
{
"aggs" : {
"genders" : {
"terms" : {
"field" : "gender",
"order" : { "avg_balance" : "desc" }
},
"aggs" : {
"avg_balance" : { "avg" : { "field" : "balance" } }
}
}
}
}
同时也支持多值聚合，不过要指定使用的多值字段：
{
"aggs" : {
"genders" : {
"terms" : {
"field" : "gender",
"order" : { "balance_stats.avg" : "desc" }
},
"aggs" : {
"balance_stats" : { "stats" : { "field" : "balance" } }
}
}
}
}
返回结果：
min_doc_count与shard_min_doc_count
聚合的字段可能存在一些频率很低的词条，如果这些词条数目比例很大，那么就会造成很多不必要的计算。
因此可以通过设置min_doc_count和shard_min_doc_count来规定最小的文档数目，只有满足这个参数要求的个数的词条才会被记录返回。
通过名字就可以看出：
- min_doc_count：规定了最终结果的筛选
- shard_min_doc_count：规定了分片中计算返回时的筛选
script
桶聚合也支持脚本的使用：
{
"aggs" : {
"genders" : {
"terms" : {
"script" : "doc[‘gender‘].value"
}
}
}
}
以及外部脚本文件：
{
"aggs" : {
"genders" : {
"terms" : {
"script" : {
"file": "my_script",
"params": {
"field": "gender"
}
}
}
}
}
}
filter
filter字段提供了过滤的功能，使用两种方式：include可以匹配出包含该值的文档，exclude则排除包含该值的文档。
例如：
{
"aggs" : {
"tags" : {
"terms" : {
"field" : "tags",
"include" : ".*sport.*",
"exclude" : "water_.*"
}
}
}
}上面的例子中，最后的结果应该包含sport并且不包含water。
也支持数组的方式，定义包含与排除的信息：
{
"aggs" : {
"JapaneseCars" : {
"terms" : {
"field" : "make",
"include" : ["mazda", "honda"]
}
},
"ActiveCarManufacturers" : {
"terms" : {
"field" : "make",
"exclude" : ["rover", "jensen"]
}
}
}
}多字段聚合
通常情况，terms聚合都是仅针对于一个字段的聚合。因为该聚合是需要把词条放入一个哈希表中，如果多个字段就会造成n^2的内存消耗。
不过，对于多字段，ES也提供了下面两种方式：
- 1 使用脚本合并字段
- 2 使用copy_to方法，合并两个字段，创建出一个新的字段，对新字段执行单个字段的聚合。
collect模式
对于子聚合的计算，有两种方式：
- depth_first 直接进行子聚合的计算
- breadth_first 先计算出当前聚合的结果，针对这个结果在对子聚合进行计算。
默认情况下ES会使用深度优先，不过可以手动设置成广度优先，比如：
{
"aggs" : {
"actors" : {
"terms" : {
"field" : "actors",
"size" : 10,
"collect_mode" : "breadth_first"
},
"aggs" : {
"costars" : {
"terms" : {
"field" : "actors",
"size" : 5
}
}
}
}
}
}缺省值Missing value
缺省值指定了缺省的字段的处理方式：
{
"aggs" : {
"tags" : {
"terms" : {
"field" : "tags",
"missing": "N/A"
}
}
}
}