SpringBoot ES 聚合后多字段加减乘除

在SpringData Elasticsearch中，聚合统计的原理主要依赖于Elasticsearch本身的聚合框架。Elasticsearch提供了强大的聚合功能，使得你可以对文档进行各种计算和统计，从而得到有关数据集的有用信息。

Elasticsearch的聚合（Aggregation）是一种强大的数据分析和统计工具，它允许你对文档集合进行多层次、多维度的计算和分析。聚合的原理可以分为以下几个方面：

关键词	原理
桶（Buckets）	桶是聚合的基本单元，它将文档分组到不同的集合中，这些集合称为桶。桶可以按照不同的标准进行分组，比如词条、范围、日期等。
度量（Metrics）	除了桶，聚合还可以返回一些度量结果，如总和、平均值、最大值、最小值等。度量通常与桶结合使用，以提供更详细的统计信息。
Pipeline Aggregations	Elasticsearch支持通过管道（pipeline）对聚合结果进行再处理。管道聚合（Pipeline Aggregations）允许你在已经聚合的结果上进行进一步的计算，例如计算平均值、求和等。
分布式计算	Elasticsearch是一个分布式的搜索引擎，聚合的计算也是分布式的。当执行聚合查询时，Elasticsearch会将聚合任务分发到不同的分片上，然后将结果合并到一个全局结果中。
优化和缓存	为了提高性能，Elasticsearch会对聚合进行优化和缓存。在多次执行相同聚合查询时，Elasticsearch可能会缓存中间结果，以减少重复计算的开销。
脚本	Elasticsearch支持使用脚本来进行聚合计算。脚本可以在聚合过程中对文档的字段进行定制的计算，从而实现更灵活的聚合操作。

import org.elasticsearch.script.Script;
import org.elasticsearch.script.ScriptType;
import org.elasticsearch.search.aggregations.Aggregation;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.Aggregations;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.ParsedStringTerms;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.Terms;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.TermsAggregationBuilder;
import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.AvgAggregationBuilder;
import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.MaxAggregationBuilder;
import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.MinAggregationBuilder;
import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.SumAggregationBuilder;
import org.jeecg.modules.mark.common.es.entity.AudioMarkInfo;
import org.junit.jupiter.api.Test;

import java.util.Collections;
import java.util.List;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchRestTemplate;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.SearchHits;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.mapping.IndexCoordinates;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.NativeSearchQueryBuilder;

@SpringBootTest
public class ElasticSearchTest {

    @Autowired
    private ElasticsearchRestTemplate restTemplate;

    @Test
    public void count() {

        String indexName = "app_student_1";

        NativeSearchQueryBuilder query = new NativeSearchQueryBuilder();

        TermsAggregationBuilder group = AggregationBuilders.terms("group").field("id");

        // 多字段积 聚合求 和
        Script script1 = new Script(ScriptType.INLINE, "painless",
                "doc['age'].value * doc['score'].value", Collections.emptyMap());
        SumAggregationBuilder sum = AggregationBuilders.sum("sum").script(script1);

        // 多字段差 聚合求 平均数
        Script script2 = new Script(ScriptType.INLINE, "painless",
                "doc['age'].value / doc['score'].value", Collections.emptyMap());
        AvgAggregationBuilder avg = AggregationBuilders.avg("avg").script(script2);

        // 多字段和 聚合求 最大值
        Script script3 = new Script(ScriptType.INLINE, "painless",
                "doc['age'].value + doc['score'].value", Collections.emptyMap());
        MaxAggregationBuilder max = AggregationBuilders.max("max").script(script3);

        // 多字段商 聚合求 最小值
        Script script4 = new Script(ScriptType.INLINE, "painless",
                "doc['age'].value + doc['score'].value + doc['mathScore'].value", Collections.emptyMap());
        MinAggregationBuilder min = AggregationBuilders.min("min").script(script4);

        group.subAggregation(sum);
        group.subAggregation(avg);
        group.subAggregation(max);
        group.subAggregation(min);

        SearchHits<AudioMarkInfo> search = restTemplate.search(query.build(), AudioMarkInfo.class,
                IndexCoordinates.of(indexName));

        Aggregations aggregations = search.getAggregations();

        ParsedStringTerms terms = aggregations.get("group");

        List<? extends Terms.Bucket> buckets = terms.getBuckets();

        for (Terms.Bucket bucket : buckets) {
            String id = bucket.getKeyAsString();
            long count = bucket.getDocCount();

            for (Aggregation list : bucket.getAggregations().asList()) {
                // TODO:
            }
        }

    }

}