摘要：
聚合分类聚合-聚合提供了一种基于查询条件存储和计算数据的方法。聚合可以是嵌套的，这可以形成复杂的操作。这种类型的聚合基于特定字段或脚本值计算聚合中文档的权重。聚合也可以是同级聚合，桶先聚合，管道后聚合//您可以定义多个子聚合}[，“”：｛…}]*/定义其他多个水平聚合。只有桶类型才有意义}
aggregation分类
aggregations —— 聚合，提供了一种基于查询条件来对数据进行分桶、计算的方法。有点类似于 SQL 中的 group by 再加一些函数方法的操作。
聚合可以嵌套，由此可以组成复杂的操作（Bucketing聚合可以包含sub-aggregation）。
聚合整体上可以分为 3 类：
1. Bucketing：桶分聚合：
- 此类聚合执行的是对文档分组的操作，把满足相关特性的文档分到一个桶里，即桶分。输出结果往往是一个个包含多个文档的桶。
- 此类聚合会有一个关键字（field、script），以及一些桶分（分组）的判断条件。执行聚合操作时候，文档会判断每一个分组条件，如果满足某个，该文档就会被分为该组（fall in）。
2. Metric：指标聚合：
- 此类聚合是对文档进行一些权值计算（比如求所有文档某个字段的max值）。输出结果往往是文档的权值，相当于为文档添加了一些统计信息。
- 此类聚合基于特定字段（field）或脚本值（generated using scripts），计算聚合中文档的权值。
3. Pipeline：管道聚合：
- 对其它聚合操作的输出及其关联指标进行聚合。
- 此类聚合的作用对象往往是桶，而不是文档，是一种后期对每个分桶的一些计算操作。
应用场景
对于 3 中聚合，常见的应用场景如下流程：
buckets 聚合对文档进行必要的归类（桶分） ——> metric 聚合对每个桶进行一些额外的信息计算（如：max） ——> pipeline 聚合针对所有桶做一些桶层面的统计或计算
应用示例：
{ "aggs" : { "sales_per_month" : { "date_histogram" : { // bucket 聚合，按照月份进行分桶，每个月的归属一个桶 "field" : "date", "interval" : "month" }, "aggs": { "sales": { "sum": { // metric 聚合，对每个桶类的 price 求和，即每月的销售额 "field": "price" } } } }, "max_monthly_sales": { "max_bucket": { // pipeline 聚合，求所有桶中销售额 sales 最大的值 "buckets_path": "sales_per_month>sales" } } } }
aggregation结构
聚合可以是父子（嵌套）关系聚合，buckets 聚合作为父，metric 聚合作为子。
聚合也可以是兄弟关系聚合，buckets 聚合在前，pipeline 聚合在后。
结构如下：
"aggregations" : { //定义聚合对象,也可用 "aggs" "<aggregation_name>" : { //聚合的名称,用户自定义 "<aggregation_type>" : { //聚合类型,比如 "histogram" <aggregation_body> //每个聚合类型都有其自己的结构定义 } [,"meta" : { [<meta_data_body>] } ]? [,"aggregations" : { [<sub_aggregation>]+ } ]? //可以定义多个 sub-aggregation } [,"<aggregation_name_2>" : { ... } ]* //定义额外的多个平级 aggregation,只有 Bucketing 类型才有意义 }