ES中的聚合查询，类似SQL的SUM/AVG/COUNT/GROUP BY分组查询，主要用于统计分析场景。
下面先介绍ES聚合查询的核心流程和核心概念。
- ES聚合查询流程
ES聚合查询类似SQL的GROUP by，一般统计分析主要分为两个步骤：
分组
组内聚合
对查询的数据首先进行一轮分组，可以设置分组条件，例如：新生入学，把所有的学生按专业分班，这个分班的过程就是对学生进行了分组。
组内聚合，就是对组内的数据进行统计，例如：计算总数、求平均值等等，接上面的例子，学生都按专业分班了，那么就可以统计每个班的学生总数， 这个统计每个班学生总数的计算，就是组内聚合计算。
提示：分组类似SQL的group by语句设定的条件，组内聚合，就是在select编写的avg、sum、count统计函数；熟悉SQL语句都知道sum、count这些统计函数不一定要跟group by语句配合使用，单独使用统计函数等同于将所有数据分成一个组，直接对所有数据进行统计。
- 核心概念
通过上面的聚合查询流程，下面是ES聚合的核心概念就很容易理解了
2.1. 桶
满足特定条件的文档的集合，叫做桶。
桶的就是一组数据的集合，对数据分组后，得到一组组的数据，就是一个个的桶。
提示：桶等同于组，分桶和分组是一个意思，ES使用桶代表一组相同特征的数据。
ES中桶聚合，指的就是先对数据进行分组，ES支持多种分组条件，例如：支持类似SQL的group by根据字段分组，当然ES比SQL更强大，支持更多的分组条件，以满足各种统计需求。
2.2. 指标
指标指的是对文档进行统计计算方式，又叫指标聚合。
桶内聚合，说的就是先对数据进行分组（分桶），然后对每一个桶内的数据进行指标聚合。
说白了就是，前面将数据经过一轮桶聚合，把数据分成一个个的桶之后，我们根据上面计算指标对桶内的数据进行统计。
常用的指标有：SUM、COUNT、MAX等统计函数。
借助SQL的统计语句理解桶和指标：
SELECT COUNT(*)
FROM order
GROUP BY shop_id
说明：
COUNT() 相当于指标, 也叫统计指标。
GROUP BY shop_id 相当于分桶的条件，也可以叫分组条件，相同shop_id的数据都分到一个桶内。
这条SQL语句的作用就是统计每一个店铺的订单数，所以SQL统计的第一步是根据group by shop_id这个条件，把shop_id（店铺ID）相同的数据分到一个组（桶）里面，然后每一组数据使用count()统计函数（指标）计算总数，最终得到每一个店铺的订单总数，ES也是类似的过程。
3.ES聚合查询语法
大家可以先大致了解下ES聚合查询的基本语法结构，后面的章节会介绍具体的用法。
{
"aggregations" : {
"" : {
"" : {
}
[,"aggregations" : { []+ } ]? // 嵌套聚合查询，支持多层嵌套
}
[,"" : { ... } ]* // 多个聚合查询，每个聚合查询取不同的名字
}
}
说明：
aggregations - 代表聚合查询语句，可以简写为aggs
aggregation_name_2 - 代表其他聚合计算的名字，意思就是可以一次进行多种类型的统计。
下面看个简单的聚合查询的例子：
假设存在一个order索引，存储了每一笔汽车销售订单，里面包含了汽车颜色字段color.
GET /order/_search
{
"size" : 0, // 设置size=0的意思就是，仅返回聚合查询结果，不返回普通query查询结果。
"aggs" : { // 聚合查询语句的简写
"popular_colors" : { // 给聚合查询取个名字，叫popular_colors
"terms" : { // 聚合类型为，terms，terms是桶聚合的一种，类似SQL的group by的作用，根据字段分组，相同字段值的文档分为一组。
"field" : "color" // terms聚合类型的参数，这里需要设置分组的字段为color，根据color分组
}
}
}
}
上面使用了terms桶聚合，而且没有明确指定指标聚合函数，默认使用的是Value Count聚合指标统计文档总数， 整个统计的意思是统计每一种汽车颜色的销量。
等价SQL如下：
select count(color) from order group by color
查询结果如下
{
...
"hits": { // 因为size=0,所以query查询结果为空
"hits": []
},
"aggregations": { // 聚合查询结果
"popular_colors": { // 这个就是popular_colors聚合查询的结果，这就是为什么需要给聚合查询取个名字的原因，如果有多个聚合查询，可以通过名字查找结果
"buckets": [ // 因为是桶聚合，所以看到返回一个buckets数组，代表分组的统计情况，下面可以看到每一种颜色的销量情况
{
"key": "red",
"doc_count": 4 // 红色的汽车销量为4
},
{
"key": "blue",
"doc_count": 2
},
{
"key": "green",
"doc_count": 2
}
]
}
}
}