前言
ES中的聚合被分为两大类：Metric度量和bucket桶（原谅我英语差，找不到合适的词语.....就用单词来说吧！）。说的通俗点，metric很像SQL中的avg、max、min等方法，而bucket就有点类似group by了。
本篇就简单的介绍一下metric聚合的用法。
metric的聚合按照值的返回类型可以分为两种：单值聚合 和 多值聚合。
单值聚合
Sum 求和
这个聚合返回的是单个值，dsl可以参考如下：
"aggs" : {
"intraday_return" : { "sum" : { "field" : "change" } }
}返回的是change字段的和：
{
...
"aggregations": {
"intraday_return": {
"value": 2.18
}
}
}其中intraday_return是聚合的名字，同时也会作为请求返回的id值。另外，聚合中是支持脚本的，这里就不过多赘述了，详细参考官方文档即可。
Min 求最小值
{
"aggs" : {
"min_price" : { "min" : { "field" : "price" } }
}
}Max 求最大值
{
"aggs" : {
"max_price" : { "max" : { "field" : "price" } }
}
}avg 求平均值
{
"aggs" : {
"avg_grade" : { "avg" : { "field" : "grade" } }
}
}cardinality 求唯一值，即不重复的字段有多少
{
"aggs" : {
"author_count" : {
"cardinality" : {
"field" : "author"
}
}
}
}多值聚合
percentiles 求百分比
{
"aggs" : {
"load_time_outlier" : {
"percentile_ranks" : {
"field" : "load_time",
"values" : [15, 30]
}
}
}
}返回的结果包含多个值：
{
...
"aggregations": {
"load_time_outlier": {
"values" : {
"15": 92,
"30": 100
}
}
}
}stats 统计
{
"aggs" : {
"grades_stats" : { "stats" : { "field" : "grade" } }
}
}请求后会直接显示多种聚合结果：
{
...
"aggregations": {
"grades_stats": {
"count": 6,
"min": 60,
"max": 98,
"avg": 78.5,
"sum": 471
}
}
}extend stats 扩展统计
{
"aggs" : {
"grades_stats" : { "extended_stats" : { "field" : "grade" } }
}
}在统计的基础上还增加了多种复杂的统计信息：
{
...
"aggregations": {
"grade_stats": {
"count": 9,
"min": 72,
"max": 99,
"avg": 86,
"sum": 774,
"sum_of_squares": 67028,
"variance": 51.55555555555556,
"std_deviation": 7.180219742846005,
"std_deviation_bounds": {
"upper": 100.36043948569201,
"lower": 71.63956051430799
}
}
}
}总结
上面并没有列举全面，比如2.0版本的ES，还支持多值的percentile Rank百分比排名，Geo Bounds地理位置信息，Scripted Metric脚本；单值的top hits等等。
- 在性能上，ES也做了很多的优化：比如max和min，如果对于排序的字段，那么就直接跳过了计算的步骤，直接取出目标值即可。
- 当然有些聚合也是需要特定的场合的，比如cardinality计算唯一值是通过哈希的方式，如果字段数据规模很大，那么会消耗很多的性能。
- 另外桶之间是可以嵌套的，比如在range聚合下嵌套了一个max聚合，那么会在range得到的每个结果组上，再次进行max的统计。
- 在聚合中支持脚本的使用，可以增加统计的灵活度。
很多内容还需要在实践中使用，才能了解它的优势。