1.聚合查詢
聚合（aggs）不同于普通查詢，是目前學到的第二種大的查詢分類，第一種即“query”，因此在代碼中的第一層嵌套由“query”變為了“aggs”，用于進行聚合的欄位必須是exact value，分詞欄位不可進行聚合，對于text欄位如果需要使用聚合，需要開啟fielddata，但是通常不建議，因為fielddata是將聚合使用的資料結構由磁盤（doc_values）變為了堆記憶體（field_data），大資料的聚合操作很容易導致OOM，詳細原理有時間再寫，
1.2聚合分類
1.2.1 分桶聚合（Bucket agregations）：類比SQL中的group by的作用，主要用于統計不同型別資料的數量.
1.2.2 指標聚合（Metrics agregations）：主要用于最大值、最小值、平均值、欄位之和等指標的統計
1.2.3 管道聚合（Pipeline agregations）：用于對聚合的結果進行二次聚合，如要統計系結數量最多的標簽bucket，就是要先按照標簽進行分桶，再在分桶的結果上計算最大值，
語法展示
#當前版本為7.15，輸入aggs后可能有不同的提示
GET /zzl/_search
{
"aggs": {
"NAME": { #這個是你隨便起的，就和mysql的Aliases 那個一樣
"AGG_TYPE": {} # 聚合查詢的型別
}
}
}分桶聚合展示
#聚合查詢 桶查詢
GET /zzl/_search
{
"_source": false,
"aggs": {
"price_aggs": {
"terms": {
"field": "price",
"size": 10
}
}
}查詢結果展示
"aggregations" : {
"price_aggs" : {
"doc_count_error_upper_bound" : 0,
"sum_other_doc_count" : 0,
"buckets" : [
{
"key" : 9999,
"doc_count" : 7
},
{
"key" : 3999,
"doc_count" : 1
},
{
"key" : 4999,
"doc_count" : 1
},
{
"key" : 6999,
"doc_count" : 1
}
]
}
}可以看出來 ，一共被裝進四個桶里面，就和mysql的group by 差不多
使用場景
場景：用于統計不同種類的檔案的數量，可進行嵌套統計，
函式：terms
注意：聚合欄位必須是exact value，如keyword 如果是text型別會報錯 這里展示一下錯誤資訊
"error" : {
"root_cause" : [
{
"type" : "illegal_argument_exception",
"reason" : "Text fields are not optimised for operations that require per-document field data like aggregations and sorting, so these operations are disabled by default. Please use a keyword field instead. Alternatively, set fielddata=true on [name] in order to load field data by uninverting the inverted index. Note that this can use significant memory."指標聚合展示
GET /zzl/_search
{
"_source": false,
"aggs": {
"price_aggs": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}結果展示
"aggregations" : {
"price_aggs" : {
"value" : 8599.0
}
}使用場景
場景：用于統計某個指標，如最大值、最小值、平均值，可以結合桶聚合一起使用，如按照商品型別分桶，統計每個桶的平均價格，
函式：平均值：Avg、最大值：Max、最小值：Min、求和：Sum、詳細資訊：Stats、數量：Value count
管道聚合
場景：用于對聚合查詢的二次聚合，如統計平均價格最低的商品分類，即先按照商品分類進行桶聚合，并計算其平均價格，然后對其平均價格計算最小值聚合
函式：Min bucket：最小桶、Max bucket：最大桶、Avg bucket：桶平均值、Sum bucket：桶求和、Stats bucket：桶資訊
注意：buckets_path為管道聚合的關鍵字，其值從當前聚合統計的聚合函式開始計算為第一級
// todo 等整理了批量查詢的筆記再把這邊添加上，當前索引下的型別幾乎是text，不太方便
嵌套聚合
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