摘要：ES指標聚合，就是類似SQL的統計函數，指標聚合可以單獨使用，也可以跟桶聚合一起使用，常用的統計函數如下：Value Count - 類似sql的count函數，統計總數，Cardinality - 類似SQL的count(DISTINCT 字段)...
ES指標聚合，就是類似SQL的統計函數，指標聚合可以單獨使用，也可以跟桶聚合一起使用，常用的統計函數如下：
Value Count - 類似sql的count函數，統計總數
Cardinality - 類似SQL的count(DISTINCT 字段)， 統計不重復的數據總數
Avg - 求平均值
Sum - 求和
Max - 求最大值
Min - 求最小值
1. Value Count
ES值聚合，主要用于統計文檔總數，類似SQL的count函數，例子：
POST /sales/_search?size=0
{
"aggs": {
"types_count": { // 聚合查詢的名字，隨便取個名字
"value_count": { // 聚合類型為：value_count
"field": "type" // 計算type這個字段值的總數
}
}
}
}等價SQL：
select count(type) from sales
返回結果：
{
...
"aggregations": {
"types_count": { // 聚合查詢的名字
"value": 7 // 統計結果
}
}
}2.Cardinality
基數聚合，也是用于統計文檔的總數，跟Value Count的區別是，基數聚合會去重，不會統計重復的值，類似SQL的count(DISTINCT 字段)用法，例子：
POST /sales/_search?size=0
{
"aggs" : {
"type_count" : { // 聚合查詢的名字，隨便取一個
"cardinality" : { // 聚合查詢類型為：cardinality
"field" : "type" // 根據type這個字段統計文檔總數
}
}
}
}等價SQL：
select count(DISTINCT type) from sales
返回結果：
{
...
"aggregations" : {
"type_count" : { // 聚合查詢的名字
"value" : 3 // 統計結果
}
}
}提示：前面提到基數聚合的作用等價于SQL的count(DISTINCT 字段)的用法，其實不太準確，因為SQL的count統計結果是精確統計不會丟失精度，但是ES的cardinality基數聚合統計的總數是一個近似值，會有一定的誤差，這么做的目的是為了性能，因為在海量的數據中精確統計總數是非常消耗性能的，但是很多業務場景不需要精確的結果，只要近似值，例如：統計網站一天的訪問量，有點誤差沒關系。
3.Avg (求平均值)
POST /exams/_search?size=0
{
"aggs": {
"avg_grade": { // 聚合查詢名字，隨便取一個名字
"avg": { // 聚合查詢類型為: avg
"field": "grade" // 統計grade字段值的平均值
}
}
}
}返回結果：
{
...
"aggregations": {
"avg_grade": { // 聚合查詢名字
"value": 75.0 // 統計結果
}
}
}4.Sum (求和計算)
POST /sales/_search?size=0
{
"aggs": {
"hat_prices": { // 聚合查詢名字，隨便取一個名字
"sum": { // 聚合類型為：sum
"field": "price" // 計算price字段值的總和
}
}
}
}返回結果：
{
...
"aggregations": {
"hat_prices": { // 聚合查詢名字
"value": 450.0 // 統計結果
}
}
}5.Max (求最大值)
POST /sales/_search?size=0
{
"aggs": {
"max_price": { // 聚合查詢名字,隨便取一個名字
"max": { // 聚合類型為：max
"field": "price" // 求price字段的最大值
}
}
}
}返回結果:
{
...
"aggregations": {
"max_price": { // 聚合查詢名字
"value": 200.0 // 最大值
}
}
}6.Min (求最小值)
POST /sales/_search?size=0
{
"aggs": {
"min_price": { // 聚合查詢名字，隨便取一個
"min": { // 聚合類型為: min
"field": "price" // 求price字段值的最小值
}
}
}
}返回結果:
{
...
"aggregations": {
"min_price": { // 聚合查詢名字
"value": 10.0 // 最小值
}
}
}7.多個分組條件
POST /exams/_search?size=0
{
"size": 0,
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"wildcard": {
"Url.keyword": "*.yzmcms.com*"
}
},
{
"wildcard": {
"Site.keyword": "*.yzmcms.com*"
}
},
{
"wildcard": {
"Host.keyword": "*.yzmcms.com*"
}
}
]
}
},
"aggs": {
"urls": {
"terms": {
"field": "Url.keyword",
"size": 1000
}
},
"sites": {
"terms": {
"field": "Site.keyword",
"size": 1000
}
},
"hosts": {
"terms": {
"field": "Host.keyword",
"size": 1000
}
}
}
}返回結果：
{
...
"aggregations": {
"urls": { // 聚合查詢名字
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": {
...
},
},
"sites": { // 聚合查詢名字
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": {
...
},
},
"hosts": { // 聚合查詢名字
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": {
...
},
}
}
}8.綜合例子
前面的例子，僅僅介紹聚合指標單獨使用的情況，實際應用中經常先通過query查詢，搜索索引中的數據，然后對query查詢的結果進行統計分析，例子：
POST /sales/_search
{
"size": 0, // size = 0,代表不想返回query查詢結果，只要統計結果
"query": { // 設置query查詢條件，后面的aggs統計，僅對query查詢結果進行統計
"constant_score": {
"filter": {
"match": {
"type": "hat"
}
}
}
},
"aggs": { // 統計query查詢結果, 默認情況如果不寫query語句，則代表統計所有數據
"hat_prices": { // 聚合查詢名字，計算price總和
"sum": {
"field": "price"
}
},
"min_price": { // 聚合查詢名字，計算price最小值
"min": {
"field": "price"
}
},
"max_price": { // 聚合查詢名字，計算price最大值
"max": {
"field": "price"
}
}
}
}返回結果:
{
...
"aggregations": {
"hat_prices": { // 求和
"value": 450.0
},
"min_price": { // 最小值
"value": 10.0
},
"max_price": { // 最大值
"value": 200.0
}
}
}
