一、聚合查询介绍
Elasticsearch作为一个非关系型数据库，提供了聚合查询（Aggregation）功能。它可以根据不同的维度进行分类、分析和统计，支持嵌套聚合，可以实现非常复杂的数据统计分析，是Elasticsearch的一个重要特性。
使用聚合查询可以对数据进行多个维度的分析，例如：对一份新闻数据，可以通过聚合查询获取发布数量最多的作者、出现频率最高的关键词等信息。在实际应用中，聚合查询通常用于数据分析、统计、自然语言处理以及数据挖掘等方面。
二、常用聚合查询类型
1、桶聚合（Bucket Aggregation）
桶聚合是最基本、最常用的聚合查询类型，可以使用多种不同的桶类型来对文档进行分组。
a. 项桶
项桶（Terms Aggregation）是将文档按照某个字段聚合起来，计算每个桶内文档的数量，并可以对桶内文档的分数、排序进行统计。
代码示例：
{
"aggs": {
"job_terms": {
"terms": {
"field": "job.keyword"
}
}
}
}
上述代码会按照“job”字段的值进行聚合，并统计每个聚合桶中的文档数量。
b. 范围桶
范围桶（Range Aggregation）是将文档按照某个字段的范围进行分组，并可以对每个范围的文档数量进行统计。
代码示例：
{
"aggs": {
"age_ranges": {
"range": {
"field": "age",
"ranges": [
{"from": 0, "to": 20},
{"from": 20, "to": 30},
{"from": 30, "to": 40},
{"from": 40}
]
}
}
}
}
上述代码会按照“age”字段的不同范围进行聚合，并统计在每个聚合桶中的文档数量。
2、指标聚合（Metric Aggregation）
指标聚合是对文档字段进行计算，并返回统计结果的聚合查询类型，用于计算最大、最小、平均值、总和等指标。
a. 平均值
平均值（Avg Aggregation）是计算某个字段的平均值，并返回查询结果。
代码示例：
{
"aggs": {
"avg_age": {
"avg": {
"field": "age"
}
}
}
}
上述代码会计算“age”字段的平均值，并返回查询结果。
b. 最大值
最大值（Max Aggregation）是计算某个字段的最大值，并返回查询结果。
代码示例：
{
"aggs": {
"max_age": {
"max": {
"field": "age"
}
}
}
}
上述代码会计算“age”字段的最大值，并返回查询结果。
三、嵌套聚合
嵌套聚合（Nested Aggregation）是将多个聚合查询进行嵌套，并返回综合的聚合结果。
代码示例：
{
"aggs": {
"job_terms": {
"terms": {
"field": "job.keyword"
},
"aggs": {
"age_range": {
"range": {
"field": "age",
"ranges": [
{"from": 0, "to": 20},
{"from": 20, "to": 30},
{"from": 30, "to": 40},
{"from": 40}
]
},
"aggs": {
"avg_age": {
"avg": {
"field": "age"
}
}
}
}
}
}
}
}
上述代码会先按照“job”字段进行聚合，然后对每个聚合桶内的文档按照“age”字段的范围进行聚合，并计算在每个桶内的文档的平均年龄。
四、通过聚合查询实现文档检索和分析
聚合查询除了可以用于数据统计和分析之外，还可以用于文档的检索和分析。例如：我们可以使用项桶聚合查询，获取文档中出现最多的关键词，并将其作为文档的摘要展示。
代码示例：
{
"query": {
"match": {
"content": "elasticsearch"
}
},
"aggs": {
"top_keywords": {
"terms": {
"field": "content.keyword",
"size": 5
}
}
}
}
上述代码会先使用“match”查询对“content”字段进行检索，然后使用项桶聚合查询获取出现频率最高的5个关键词。我们可以将这些关键词作为文档的摘要，方便用户快速了解文档的内容。
五、总结
本文详细介绍了Elasticsearch聚合查询的特性以及常用聚合查询类型，包括桶聚合和指标聚合，并介绍了嵌套聚合的使用方法。通过使用聚合查询，我们可以实现非常复杂的数据统计分析，并可以用于文档检索和分析等应用场景。
