使用聚合分析结果
Elasticsearch 聚合能让你获取搜索结果的元信息，并回答这些问题，如“德克萨斯州有多少账户所有者？”或“田纳西州的账户平均余额是多少？”。你可以在一个请求中搜索文档、过滤命中以及使用聚合分析结果。
例如，以下的请求使用一个词语聚合分组在银行（bank）索引中按州对所有账户分组，并按降序返回账户最多的十个州：
GET /bank/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "state.keyword"
}
}
}
}
响应中的桶（bucket）是州（state）字段的值。doc_count 显示每个州的账户数量。例如，你可以看到 ID（爱达荷州）有 27 个账户。由于这个请求设置 size=0，这个请求只包含聚合结果。
{
"took": 29,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped" : 0,
"failed": 0
},
"hits" : {
"total" : {
"value": 1000,
"relation": "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"group_by_state" : {
"doc_count_error_upper_bound": 20,
"sum_other_doc_count": 770,
"buckets" : [ {
"key" : "ID",
"doc_count" : 27
}, {
"key" : "TX",
"doc_count" : 27
}, {
"key" : "AL",
"doc_count" : 25
}, {
"key" : "MD",
"doc_count" : 25
}, {
"key" : "TN",
"doc_count" : 23
}, {
"key" : "MA",
"doc_count" : 21
}, {
"key" : "NC",
"doc_count" : 21
}, {
"key" : "ND",
"doc_count" : 21
}, {
"key" : "ME",
"doc_count" : 20
}, {
"key" : "MO",
"doc_count" : 20
} ]
}
}
}
你可以合并聚合来构建更复杂的数据摘要。例如，以下请求在前一个按州分组（group_by_state）聚合嵌套一个 avg 聚合，以计算每个州的平均账户余额。
GET /bank/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "state.keyword"
},
"aggs": {
"average_balance": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}
你可以使用嵌套聚合结果进行排序（通过指定词语聚合顺序），而不是按计数结果进行排序：
GET /bank/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "state.keyword",
"order": {
"average_balance": "desc"
}
},
"aggs": {
"average_balance": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}
除了这些基本的桶和度量聚合外，Elasticsearch 提供了特定的聚合用于操作多个字段和分析特定类型数据，如日期、IP 地址以及地理数据。你还可以将单个聚合的结果输入管道聚合用于进一步的分析。
聚合提供的核心分析能力支持高级特性，如使用机器学习来检测异常。