16.数据聚合

聚合 aggregations 实现对文档的分析、统计和运算。

常见聚合分为三类：

1.Bucket桶聚合：对文档做分组。这里的字段是不分词的，可以是keyword、日期、数值和布尔等。不能是text

        TermAggregation: 按照文档字段值分组

        Date Histogram: 按照日期阶梯分组，例如一周为一组、一月为一组、一季度为一组、一年为一组。

2.Metric度量聚合：用以计算一些值，比如：最大值、最小值、平均值等。

        Avg: 求平均值

        Max: 求最大值

        Min: 求最小值

        Stats: 同时求max、min、avg、sum等。

3.管道（Pipeline）聚合：其他聚合的结果为基础做聚合。

案例：

1.第一步酒店数据按照品牌分组——bucket桶聚合

2.第二步计算不同品牌酒店的平均价格——Metric度量聚合

3.第三步对平均价格进行排序或者获取最大值和最小值——Pipeline管道聚合

场景：统计所有数据中酒店品牌有几种，可以根据酒店品牌的名称做聚合。

酒店品牌brand是keyword类型

bucket聚合使用term类型。

聚合必须的三要素：

1.聚合名称brandAgg

2.聚合类型terms

3.聚合字段brand

默认情况下，bucket聚合会统计bucket内的文档数量，记为_count，并且按照_count降序排序。

可以修改结果的排序方式：

自定义排序规则

默认情况下，bucket聚合会对索引库的所有文档做聚合。可以限定要聚合的文档范围，添加query条件。

案例：获取每个品牌的用户评分的min，max，avg等值。

利用stats聚合。

再按照metric聚合中的平均值降序排序