上一篇我们学习了使用 RESTful API 进行常规查询，这一篇我们来学习使用 RESTful API 进行聚合查询，聚合查询就是对文档数据按照某些维度进行统计，如果你熟悉 MySql 的聚合查询，这个也就好理解了，这里先介绍一些常用的聚合查询。
首先我们修改一下之前的文档数据，都添加school字段，例如：
POST user/_update/1
{
"doc": {
"school": "清华"
}
}
最终的文档数据如下：
1、avg
avg用来求平均值，例如统计用户的平均年龄：
GET user/_search
{
"aggs": {
"avg_age": {
"avg": {
"field": "age"
}
}
}
}
aggs是固定的写法，里边可以包含多个统计维度；avg_age相当于统计结果的名称，可以自定义；avg表示求平均值的聚合操作，也是固定写法；field表示对那个字段的值求平均值。
最终的结果如下：
2、max
max表示求最大值，如下统计最大年龄：
GET user/_search
{
"aggs": {
"max_age": {
"max": {
"field": "age"
}
}
}
}
3、min
min表示求最大值，如下统计最小年龄：
GET user/_search
{
"aggs": {
"min_age": {
"min": {
"field": "age"
}
}
}
}
类似的还有sum，这里就不介绍了。
4、range
range表示按区间统计，比如指定时间范围，指定大小区间等；field表示要统计的字段；ranges里边包含多个区间；from表示区间的开始，to表示区间的结束；如下统计年龄在[0, 20]、[20, 40]、[40, 100]三个区间的人数：
GET user/_search
{
"aggs": {
"range_age": {
"range": {
"field": "age",
"ranges": [
{
"from": 0,
"to": 20
},
{
"from": 20,
"to": 40
},
{
"from": 40,
"to": 100
}
]
}
}
}
}
4、filter
filter可以按指定的条件过滤数据，如下统计姓王的人数：
GET user/_search
{
"aggs": {
"wang_name": {
"filter": {
"match_phrase_prefix": {
"name": "王"
}
}
}
}
}
5、terms
terms可以实现按指定字段分组，field用来指定用哪个字段分组，size表示统计出多少组数据，order表示各组数据如何排序。如下实现按school字段对数据进行分组，统计出10组数据即可，并按每组的数据量升序排列：
GET user/_search
{
"aggs": {
"group_school":{
"terms": {
"field": "school.keyword",
"size": 10,
"order": {
"_count": "asc"
}
}
}
}
}
这里有一点需要注意，
school后添加了.keyword，如果不添加会产生如下的异常：
Text fields are not optimised for operations that require per-document field data like aggregations and sorting, so these operations are disabled by default. Please use a keyword field instead. Alternatively, set fielddata=true on [school] in order to load field data by uninverting the inverted index. Note that this can use significant memory.
大致的意思是，使用text类型的字段数据进行聚合、排序时，由于text类型的字段未被 ES 优化处理，所以无法进行这些操作。可以使用关键字字段来解决这个问题，即在字段名后添加.keyword。或者设置school字段设置fielddata=true，但这样这可能会占用大量内存，需要慎重。
6、子统计
上边我们对数据按照school字段进行了分组，我们还可以统计组内人员的最小年龄，这就是子统计，如下：
GET user/_search
{
"aggs": {
"group_school":{
"terms": {
"field": "school.keyword",
"size": 10,
"order": {
"_key": "asc"
}
},
"aggs": {
"min_age": {
"min": {
"field": "age"
}
}
}
}
}
}
7、top_hits
top_hits可以用来跟踪正在聚合统计的相关文档数据。前边介绍terms时，我们按school字段对数据进行了分组，但是我们还不知道组内具体的文档数据，现在我们使用top_hits就可以看到每组内具体的文档数据， 如下：
GET user/_search
{
"aggs": {
"group_school": {
"terms": {
"field": "school.keyword",
"size": 10,
"order": {
"_count": "asc"
}
},
"aggs": {
"group_data": {
"top_hits": {
"size": 10
}
}
}
}
}
}
以下是统计结果的部分截图：
先介绍这么多吧，后期看情况再补充。
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