Elasticsearch --- 聚合查询（一）

一、ES聚合

说明：该博客对于的Elasticsearch 的版本为6.5.3。

在Mysql中，我们可以获取一组数据的 最大值(Max)、最小值(Min)。同样我们能够对这组数据进行 分组(Group)。那么对于Elasticsearch中

我们也可以实现同样的功能，聚合有关资料官方文档内容较多，这里大概分两篇博客写这个有关Elasticsearch聚合。

官方对聚合有四个关键字: Metric(指标）、Bucketing(桶）、Matrix(矩阵）、Pipeline(管道）。

 

二、聚合概念

1. ES聚合分析是什么？

概念 Elasticsearch除全文检索功能外提供的针对Elasticsearch数据做统计分析的功能。它的实时性高,所有的计算结果都是即时返回。
Elasticsearch将聚合分析主要分为如下4类：

Metric(指标):   指标分析类型，如计算最大值、最小值、平均值等等 （对桶内的文档进行聚合分析的操作）
Bucket(桶):     分桶类型，类似SQL中的GROUP BY语法 （满足特定条件的文档的集合）
Pipeline(管道): 管道分析类型，基于上一级的聚合分析结果进行在分析
Matrix(矩阵):   矩阵分析类型（聚合是一种面向数值型的聚合，用于计算一组文档字段中的统计信息）

2.ES聚合分析查询的写法

在查询请求体中以aggregations节点按如下语法定义聚合分析：

"aggregations" : {
    "" : {                                 
        "" : {                               
                                             
        }
        [,"meta" : {  [] } ]?               
        [,"aggregations" : { []+ } ]?   
    }
    [,"" : { ... } ]*                     
}

说明：aggregations 也可简写为 aggs 第二节、第三节以及后面都是这样使用

3、指标（metric）和 桶（bucket）

虽然Elasticsearch有四种聚合方式，但在一般实际开发中，用到的比较多的就是Metric和Bucket。

（1） 桶（bucket）　　　　

a、简单来说桶就是满足特定条件的文档的集合。

b、当聚合开始被执行，每个文档里面的值通过计算来决定符合哪个桶的条件，如果匹配到，文档将放入相应的桶并接着开始聚合操作。

c、桶也可以被嵌套在其他桶里面。

（2）指标（metric）　

a、桶能让我们划分文档到有意义的集合，但是最终我们需要的是对这些桶内的文档进行一些指标的计算。分桶是一种达到目的地的手段：它提供了一种给文档分组的方法来让

我们可以计算感兴趣的指标。

b、大多数指标是简单的数学运算（如：最小值、平均值、最大值、汇总），这些是通过文档的值来计算的。

Elasticsearch --- 聚合查询 - Metric （二）