三十四、Elasticsearch聚合分析--求平均

1、需求：
先按照color分组，然后在计算出每组的平均price

2、SQL实现
SELECT AVG(price) FROM tvs.sales GROUP BY color

3、ES实现

GET /tvs/sales/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_color": {
      "terms": {
        "field": "color"
      },
      "aggs": {
        "avg_price": {
          "avg": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

解释：
在一个aggs执行的bucket操作（terms）平级的json结构下再加一个aggs，这个第二个aggs内部，随便取个名字，执行一个metric操作，avg代表对之前的每个bucket中的数据的指定的field，price求一个平均值。

"aggs": { 
   "avg_price": { 
      "avg": {
         "field": "price" 
      }
   }
}

这就是一个metric，就是一个对一个bucket分组操作之后，对每个bucket都要执行的一个metric

返回结果：

{
  "took": 63,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 8,
    "max_score": 0,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "group_by_color": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "红色",
          "doc_count": 4,
          "avg_price": {
            "value": 3250
          }
        },
        {
          "key": "绿色",
          "doc_count": 2,
          "avg_price": {
            "value": 2100
          }
        },
        {
          "key": "蓝色",
          "doc_count": 2,
          "avg_price": {
            "value": 2000
          }
        }
      ]
    }
  }
}

解释

buckets除了key和doc_count还有一个avg_price
avg_price：就是我们自己取的metric aggs的名字
value：我们的metric计算的结果，每个bucket

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