ES 聚合查询详解

一、聚合查询基础概念

ES 聚合查询是一种统计、分组和过滤数据的方式，通过对文档中的字段进行聚合操作，实现对数据的统计分析。在 ES 中，聚合查询主要有以下几个概念：

• 聚合：对文档中的某个字段进行统计、分组、计算等操作的过程。
• 桶：用于分组的虚拟容器，可以是基于文档中的某个字段进行分组，也可以是基于一些特定的聚合维度进行分组。
• 指标：用于计算结果的统计指标，例如平均值、最大值、最小值等。
• 聚合嵌套：在一个聚合中嵌套另一个聚合，形成多层聚合。

二、聚合查询类型

1. 桶型聚合

桶型聚合是将文档按照某个字段进行分组，把相同值的文档放入同一个桶中，然后对桶中的文档进行统计、计算等操作。ES 中的桶型聚合包括以下几种：

• terms：按照字段的值进行分组。
• date_histogram：按照日期（或时间）进行分组。
• histogram：按照数字范围进行分组。
• range：按照指定的范围进行分组。
• ip_range：按照 IP 地址范围进行分组。
• geo_distance：按照地理位置范围进行分组。
• filter：按照指定条件进行过滤后再进行分组。

2. 指标型聚合

指标型聚合是对文档中某个字段进行统计、计算等操作，得出指定的统计指标。ES 中的指标型聚合包括以下几种：

• avg：求平均值。
• max：求最大值。
• min：求最小值。
• sum：求和。
• cardinality：求基数（不重复的数量）。
• stats：同时求平均值、最大值、最小值、和、数量等指标。

3. 嵌套型聚合

嵌套型聚合是在一个聚合中嵌套另一个聚合，形成多层聚合。ES 中的嵌套型聚合可以任意组合，形成复杂的聚合查询。

三、聚合查询代码示例

1. 桶型聚合示例

{
    "aggs": {
        "group_by_color": {
            "terms": {
                "field": "color"
            }
        }
    }
}

以上代码实现了按照 color 字段进行分组，并返回每个分组的文档数量和文档列表。

2. 指标型聚合示例

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

以上代码实现了求 price 字段的平均值，并返回统计结果。

3. 嵌套型聚合示例

{
    "aggs": {
        "group_by_color": {
            "terms": {
                "field": "color"
            },
            "aggs": {
                "average_price": {
                    "avg": {
                        "field": "price"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

以上代码实现了先按照 color 字段分组，然后对每个分组求 price 字段的平均值，并返回统计结果。

四、总结

ES 聚合查询是一种非常强大的数据聚合分析工具，通过选择不同的聚合类型可以实现各种复杂的统计计算。在实际应用中，需要根据业务需求选择合适的聚合类型，合理设计聚合查询语句，从而得到有效的统计结果。