elasticsearch Aggregation
文档连接：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/aggregations.html
聚合允许我们向数据提出一些复杂的问题。虽然功能完全不同于搜索，但它使用相同的数据结构。这意味着聚合的执行速度很快并且就像搜索一样几乎是实时的。
两个重要的概念
桶(buckets)
满足特定条件的文档的集合
指标(metrics)
对桶内的文档进行统计计算
桶在概念上类似于sql的分组（group by），而指标类似于count(),max(),sum(),avg()等统计方法；
桶
满足特定条件的文档的集合
当聚合开始被执行，每个文档里面的值通过计算来决定符合哪个桶的条件。如果匹配到，文档将放入相应的桶并接着进行聚合操作。
桶也可以被嵌套在其他桶里面，提供层次化的或者有条件的划分方案。例如，辛辛那提会被放入俄亥俄州这个桶，而 整个 俄亥俄州桶会被放入美国这个桶。Elasticsearch 有很多种类型的桶，能让你通过很多种方式来划分文档（时间、最受欢迎的词、年龄区间、地理位置等等）。其实根本上都是通过同样的原理进行操作：基于条件来划分文档。
指标
桶能让我们划分文档到有意义的集合， 但是最终我们需要的是对这些桶内的文档进行一些指标的计算。分桶是一种达到目的的手段：它提供了一种给文档分组的方法来让我们可以计算感兴趣的指标。大多数 指标 是简单的数学运算（例如最小值、平均值、最大值，还有汇总），这些是通过文档的值来计算。在实践中，指标能让你计算像平均薪资、最高出售价格、95%的查询延迟这样的数据。
桶和指标的组合
聚合 是由桶和指标组成的。 聚合可能只有一个桶，可能只有一个指标，或者可能两个都有。也有可能有一些桶嵌套在其他桶里面。例如，我们可以通过所属国家来划分文档（桶），然后计算每个国家的平均薪酬（指标）。由于桶可以被嵌套，我们可以实现非常多并且非常复杂的聚合：1.通过国家划分文档（桶）2.然后通过性别划分每个国家（桶）3.然后通过年龄区间划分每种性别（桶）4.最后，为每个年龄区间计算平均薪酬（指标）最后将告诉你每个 <国家, 性别, 年龄> 组合的平均薪酬。所有的这些都在一个请求内完成并且只遍历一次数据！
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