原文来源自黑马的课程
Elasticsearch（三）：索引查询
聚合可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析。例如：
什么品牌的手机最受欢迎？这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？这些手机每月的销售情况如何？实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的多，而且查询速度非常快，可以实现实时搜索效果。
Elasticsearch中的聚合，包含多种类型，最常用的两种，一个叫桶，一个叫度量：
桶（bucket）
桶的作用，是按照某种方式对数据进行分组，每一组数据在ES中称为一个桶，例如我们根据国籍对人划分，可以得到中国桶、英国桶，日本桶……或者我们按照年龄段对人进行划分： 0–10,10–20,20–30,30–40等。
Elasticsearch中提供的划分桶的方式有很多：
Date Histogram Aggregation：根据日期阶梯分组，例如给定阶梯为周，会自动每周分为一组Histogram Aggregation：根据数值阶梯分组，与日期类似Terms Aggregation：根据词条内容分组，词条内容完全匹配的为一组Range Aggregation：数值和日期的范围分组，指定开始和结束，然后按段分组……综上所述，我们发现bucket aggregations 只负责对数据进行分组，并不进行计算，因此往往bucket中往往会嵌套另一种聚合：metrics aggregations即度量
度量（metrics）
分组完成以后，我们一般会对组中的数据进行聚合运算，例如求平均值、最大、最小、求和等，这些在ES中称为度量
比较常用的一些度量聚合方式：
Avg Aggregation：求平均值Max Aggregation：求最大值Min Aggregation：求最小值Percentiles Aggregation：求百分比Stats Aggregation：同时返回avg、max、min、sum、count等Sum Aggregation：求和Top hits Aggregation：求前几Value Count Aggregation：求总数……为了测试聚合，我们先批量导入一些数据
创建索引：
PUT /cars { "settings": { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 0 }, "mappings": { "transactions": { "properties": { "color": { "type": "keyword" }, "make": { "type": "keyword" } } } } }注意：在ES中，需要进行聚合、排序、过滤的字段其处理方式比较特殊，因此不能被分词。这里我们将color和make这两个文字类型的字段设置为keyword类型，这个类型不会被分词，将来就可以参与聚合
导入数据
POST /cars/transactions/_bulk { "index": {}} { "price" : 10000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-10-28" } { "index": {}} { "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" } { "index": {}} { "price" : 30000, "color" : "green", "make" : "ford", "sold" : "2014-05-18" } { "index": {}} { "price" : 15000, "color" : "blue", "make" : "toyota", "sold" : "2014-07-02" } { "index": {}} { "price" : 12000, "color" : "green", "make" : "toyota", "sold" : "2014-08-19" } { "index": {}} { "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" } { "index": {}} { "price" : 80000, "color" : "red", "make" : "bmw", "sold" : "2014-01-01" } { "index": {}} { "price" : 25000, "color" : "blue", "make" : "ford", "sold" : "2014-02-12" }首先，我们按照 汽车的颜色color来划分桶
GET /cars/_search { "size" : 0, "aggs" : { "popular_colors" : { "terms" : { "field" : "color" } } } } size： 查询条数，这里设置为0，因为我们不关心搜索到的数据，只关心聚合结果，提高效率aggs：声明这是一个聚合查询，是aggregations的缩写 popular_colors：给这次聚合起一个名字，任意。 terms：划分桶的方式，这里是根据词条划分 field：划分桶的字段结果：
{ "took": 1, "timed_out": false, "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": 8, "max_score": 0, "hits": [] }, "aggregations": { "popular_colors": { "doc_count_error_upper_bound": 0, "sum_other_doc_count": 0, "buckets": [ { "key": "red", "doc_count": 4 }, { "key": "blue", "doc_count": 2 }, { "key": "green", "doc_count": 2 } ] } } } hits：查询结果为空，因为我们设置了size为0aggregations：聚合的结果popular_colors：我们定义的聚合名称buckets：查找到的桶，每个不同的color字段值都会形成一个桶 key：这个桶对应的color字段的值doc_count：这个桶中的文档数量通过聚合的结果我们发现，目前红色的小车比较畅销！
前面的例子告诉我们每个桶里面的文档数量，这很有用。 但通常，我们的应用需要提供更复杂的文档度量。 例如，每种颜色汽车的平均价格是多少？
因此，我们需要告诉Elasticsearch使用哪个字段，使用何种度量方式进行运算，这些信息要嵌套在桶内，度量的运算会基于桶内的文档进行
现在，我们为刚刚的聚合结果添加 求价格平均值的度量：
GET /cars/_search { "size" : 0, "aggs" : { "popular_colors" : { "terms" : { "field" : "color" }, "aggs":{ "avg_price": { "avg": { "field": "price" } } } } } } aggs：我们在上一个aggs(popular_colors)中添加新的aggs。可见度量也是一个聚合,度量是在桶内的聚合avg_price：聚合的名称avg：度量的类型，这里是求平均值field：度量运算的字段结果：
... "aggregations": { "popular_colors": { "doc_count_error_upper_bound": 0, "sum_other_doc_count": 0, "buckets": [ { "key": "red", "doc_count": 4, "avg_price": { "value": 32500 } }, { "key": "blue", "doc_count": 2, "avg_price": { "value": 20000 } }, { "key": "green", "doc_count": 2, "avg_price": { "value": 21000 } } ] } } ...可以看到每个桶中都有自己的avg_price字段，这是度量聚合的结果
刚刚的案例中，我们在桶内嵌套度量运算。事实上桶不仅可以嵌套运算， 还可以再嵌套其它桶。也就是说在每个分组中，再分更多组。
比如：我们想统计每种颜色的汽车中，分别属于哪个制造商，按照make字段再进行分桶
GET /cars/_search { "size" : 0, "aggs" : { "popular_colors" : { "terms" : { "field" : "color" }, "aggs":{ "avg_price": { "avg": { "field": "price" } }, "maker":{ "terms":{ "field":"make" } } } } } } 原来的color桶和avg计算我们不变maker：在嵌套的aggs下新添一个桶，叫做makerterms：桶的划分类型依然是词条filed：这里根据make字段进行划分部分结果：
... {"aggregations": { "popular_colors": { "doc_count_error_upper_bound": 0, "sum_other_doc_count": 0, "buckets": [ { "key": "red", "doc_count": 4, "maker": { "doc_count_error_upper_bound": 0, "sum_other_doc_count": 0, "buckets": [ { "key": "honda", "doc_count": 3 }, { "key": "bmw", "doc_count": 1 } ] }, "avg_price": { "value": 32500 } }, { "key": "blue", "doc_count": 2, "maker": { "doc_count_error_upper_bound": 0, "sum_other_doc_count": 0, "buckets": [ { "key": "ford", "doc_count": 1 }, { "key": "toyota", "doc_count": 1 } ] }, "avg_price": { "value": 20000 } }, { "key": "green", "doc_count": 2, "maker": { "doc_count_error_upper_bound": 0, "sum_other_doc_count": 0, "buckets": [ { "key": "ford", "doc_count": 1 }, { "key": "toyota", "doc_count": 1 } ] }, "avg_price": { "value": 21000 } } ] } } } ... 我们可以看到，新的聚合maker被嵌套在原来每一个color的桶中。每个颜色下面都根据 make字段进行了分组我们能读取到的信息： 红色车共有4辆红色车的平均售价是 $32，500 美元。其中3辆是 Honda 本田制造，1辆是 BMW 宝马制造。前面讲了，划分桶的方式有很多，例如：
Date Histogram Aggregation：根据日期阶梯分组，例如给定阶梯为周，会自动每周分为一组Histogram Aggregation：根据数值阶梯分组，与日期类似Terms Aggregation：根据词条内容分组，词条内容完全匹配的为一组Range Aggregation：数值和日期的范围分组，指定开始和结束，然后按段分组刚刚的案例中，我们采用的是Terms Aggregation，即根据词条划分桶。
接下来，我们再学习几个比较实用的：
原理：
histogram是把数值类型的字段，按照一定的阶梯大小进行分组。你需要指定一个阶梯值（interval）来划分阶梯大小。
举例：
比如你有价格字段，如果你设定interval的值为200，那么阶梯就会是这样的：
0，200，400，600，…
上面列出的是每个阶梯的key，也是区间的启点。
如果一件商品的价格是450，会落入哪个阶梯区间呢？计算公式如下：
bucket_key = Math.floor((value - offset) / interval) * interval + offsetvalue：就是当前数据的值，本例中是450
offset：起始偏移量，默认为0
interval：阶梯间隔，比如200
因此你得到的key = Math.floor((450 - 0) / 200) * 200 + 0 = 400
操作一下：
比如，我们对汽车的价格进行分组，指定间隔interval为5000：
GET /cars/_search { "size":0, "aggs":{ "price":{ "histogram": { "field": "price", "interval": 5000 } } } }结果：
{ "took": 21, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": 8, "max_score": 0, "hits": [] }, "aggregations": { "price": { "buckets": [ { "key": 10000, "doc_count": 2 }, { "key": 15000, "doc_count": 1 }, { "key": 20000, "doc_count": 2 }, { "key": 25000, "doc_count": 1 }, { "key": 30000, "doc_count": 1 }, { "key": 35000, "doc_count": 0 }, { "key": 40000, "doc_count": 0 }, { "key": 45000, "doc_count": 0 }, { "key": 50000, "doc_count": 0 }, { "key": 55000, "doc_count": 0 }, { "key": 60000, "doc_count": 0 }, { "key": 65000, "doc_count": 0 }, { "key": 70000, "doc_count": 0 }, { "key": 75000, "doc_count": 0 }, { "key": 80000, "doc_count": 1 } ] } } }你会发现，中间有大量的文档数量为0 的桶，看起来很丑。
我们可以增加一个参数min_doc_count为1，来约束最少文档数量为1，这样文档数量为0的桶会被过滤
示例：
GET /cars/_search { "size":0, "aggs":{ "price":{ "histogram": { "field": "price", "interval": 5000, "min_doc_count": 1 } } } }结果：
{ "took": 15, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": 8, "max_score": 0, "hits": [] }, "aggregations": { "price": { "buckets": [ { "key": 10000, "doc_count": 2 }, { "key": 15000, "doc_count": 1 }, { "key": 20000, "doc_count": 2 }, { "key": 25000, "doc_count": 1 }, { "key": 30000, "doc_count": 1 }, { "key": 80000, "doc_count": 1 } ] } } }完美，！
如果你用kibana将结果变为柱形图，会更好看：
范围分桶与阶梯分桶类似，也是把数字按照阶段进行分组，只不过range方式需要你自己指定每一组的起始和结束大小。
Elasticsearch（五）：Spring Data Elasticsearch 操作索引
