Elasticsearch桶聚合，目的就是数据分组，先将数据按指定的条件分成多个组，然后对每一个组进行统计。 组的概念跟桶是等同的，在ES中统一使用桶（bucket）这个术语。
ES桶聚合的作用跟SQL的group by的作用是一样的，区别是ES支持更加强大的数据分组能力，SQL只能根据字段的唯一值进行分组，分组的数量跟字段的唯一值的数量相等，例如: group by 店铺id， 去掉重复的店铺ID后，有多少个店铺就有多少个分组。
ES常用的桶聚合如下：
Terms聚合 - 类似SQL的group by，根据字段唯一值分组
Histogram聚合 - 根据数值间隔分组，例如: 价格按100间隔分组，0、100、200、300等等
Date histogram聚合 - 根据时间间隔分组，例如：按月、按天、按小时分组
Range聚合 - 按数值范围分组，例如: 0-150一组，150-200一组，200-500一组。
提示：桶聚合一般不单独使用，都是配合指标聚合一起使用，对数据分组之后肯定要统计桶内数据，在ES中如果没有明确指定指标聚合，默认使用Value Count指标聚合，统计桶内文档总数。
1.Terms聚合
terms聚合的作用跟SQL中group by作用一样，都是根据字段唯一值对数据进行分组（分桶），字段值相等的文档都分到同一个桶内。
例子：
GET /order/_search?size=0
{
"aggs": {
"shop": { // 聚合查询的名字，随便取个名字
"terms": { // 聚合类型为: terms
"field": "shop_id" // 根据shop_id字段值，分桶
}
}
}
}
等价SQL：
select shop_id, count(*) from order group by shop_id
返回结果:
{
...
"aggregations" : {
"shop" : { // 聚合查询名字
"buckets" : [ // 桶聚合结果，下面返回各个桶的聚合结果
{
"key" : "1", // key分桶的标识，在terms聚合中，代表的就是分桶的字段值
"doc_count" : 6 // 默认的指标聚合是统计桶内文档总数
},
{
"key" : "5",
"doc_count" : 3
},
{
"key" : "9",
"doc_count" : 2
}
]
}
}
}
2.Histogram聚合
histogram（直方图）聚合，主要根据数值间隔分组，使用histogram聚合分桶统计结果，通常用在绘制条形图报表。
例子：
POST /sales/_search?size=0
{
"aggs" : {
"prices" : { // 聚合查询名字，随便取一个
"histogram" : { // 聚合类型为：histogram
"field" : "price", // 根据price字段分桶
"interval" : 50 // 分桶的间隔为50，意思就是price字段值按50间隔分组
}
}
}
}
返回结果：
{
...
"aggregations": {
"prices" : { // 聚合查询名字
"buckets": [ // 分桶结果
{
"key": 0.0, // 桶的标识，histogram分桶，这里通常是分组的间隔值
"doc_count": 1 // 默认按Value Count指标聚合，统计桶内文档总数
},
{
"key": 50.0,
"doc_count": 1
},
{
"key": 100.0,
"doc_count": 0
},
{
"key": 150.0,
"doc_count": 2
}
]
}
}
}
3.Date histogram聚合
类似histogram聚合，区别是Date histogram可以很好的处理时间类型字段，主要用于根据时间、日期分桶的场景。
例子：
POST /sales/_search?size=0
{
"aggs" : {
"sales_over_time" : { // 聚合查询名字，随便取一个
"date_histogram" : { // 聚合类型为: date_histogram
"field" : "date", // 根据date字段分组
"calendar_interval" : "month", // 分组间隔：month代表每月、支持minute（每分钟）、hour（每小时）、day（每天）、week（每周）、year（每年）
"format" : "yyyy-MM-dd" // 设置返回结果中桶key的时间格式
}
}
}
}
返回结果:
{
...
"aggregations": {
"sales_over_time": { // 聚合查询名字
"buckets": [ // 桶聚合结果
{
"key_as_string": "2015-01-01", // 每个桶key的字符串标识，格式由format指定
"key": 1420070400000, // key的具体字段值
"doc_count": 3 // 默认按Value Count指标聚合，统计桶内文档总数
},
{
"key_as_string": "2015-02-01",
"key": 1422748800000,
"doc_count": 2
},
{
"key_as_string": "2015-03-01",
"key": 1425168000000,
"doc_count": 2
}
]
}
}
}
4.Range聚合
range聚合，按数值范围分桶。
例子：
GET /_search
{
"aggs" : {
"price_ranges" : { // 聚合查询名字，随便取一个
"range" : { // 聚合类型为： range
"field" : "price", // 根据price字段分桶
"ranges" : [ // 范围配置
{ "to" : 100.0 }, // 意思就是 price <= 100的文档归类到一个桶
{ "from" : 100.0, "to" : 200.0 }, // price>100 and price<200的文档归类到一个桶
{ "from" : 200.0 } // price>200的文档归类到一个桶
]
}
}
}
}
返回结果:
{
...
"aggregations": {
"price_ranges" : { // 聚合查询名字
"buckets": [ // 桶聚合结果
{
"key": "*-100.0", // key可以表达分桶的范围
"to": 100.0, // 结束值
"doc_count": 2 // 默认按Value Count指标聚合，统计桶内文档总数
},
{
"key": "100.0-200.0",
"from": 100.0, // 起始值
"to": 200.0, // 结束值
"doc_count": 2
},
{
"key": "200.0-*",
"from": 200.0,
"doc_count": 3
}
]
}
}
}
大家仔细观察的话，发现range分桶，默认key的值不太友好，尤其开发的时候，不知道key长什么样子，处理起来比较麻烦，我们可以为每一个分桶指定一个有意义的名字。
例子:
GET /_search
{
"aggs" : {
"price_ranges" : {
"range" : {
"field" : "price",
"keyed" : true,
"ranges" : [
// 通过key参数，配置每一个分桶的名字
{ "key" : "cheap", "to" : 100 },
{ "key" : "average", "from" : 100, "to" : 200 },
{ "key" : "expensive", "from" : 200 }
]
}
}
}
}
5.综合例子
前面的例子，都是单独使用aggs聚合语句，代表直接统计所有的文档，实际应用中，经常需要配合query语句，先搜索目标文档，然后使用aggs聚合语句对搜索结果进行统计分析。
例子:
GET /cars/_search
{
"size": 0, // size=0代表不需要返回query查询结果，仅仅返回aggs统计结果
"query" : { // 设置查询语句，先赛选文档
"match" : {
"make" : "ford"
}
},
"aggs" : { // 然后对query搜索的结果，进行统计
"colors" : { // 聚合查询名字
"terms" : { // 聚合类型为：terms 先分桶
"field" : "color"
},
"aggs": { // 通过嵌套聚合查询，设置桶内指标聚合条件
"avg_price": { // 聚合查询名字
"avg": { // 聚合类型为: avg指标聚合
"field": "price" // 根据price字段计算平均值
}
},
"sum_price": { // 聚合查询名字
"sum": { // 聚合类型为: sum指标聚合
"field": "price" // 根据price字段求和
}
}
}
}
}
}
聚合查询支持多层嵌套。
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