尝试聚合

我们可以用以下几页定义不同的聚合和它们的语法，但学习聚合的最佳途径就是用实例来说明。一旦我们获得了聚合的思想，以及如何合理地嵌套使用它们，那么语法就变得不那么重要了。

Note	聚合的桶操作和度量的完整用法可以在 Elasticsearch 参考中找到。本章中会涵盖其中很多内容，但在阅读完本章后查看它会有助于我们对它的整体能力有所了解。

所以让我们先看一个例子。我们将会创建一些对汽车经销商有用的聚合，数据是关于汽车交易的信息：车型、制造商、售价、何时被出售等。

首先我们批量索引一些数据：

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" }

有了数据，开始构建我们的第一个聚合。汽车经销商可能会想知道哪个颜色的汽车销量最好，用聚合可以轻易得到结果，用 terms 桶操作：

GET /cars/transactions/_search
{
    "size" : 0,
    "aggs" : { (1)
        "popular_colors" : { (2)
            "terms" : { (3)
              "field" : "color"
            }
        }
    }
}

聚合操作被置于顶层参数 aggs 之下（如果你愿意，完整形式 aggregations 同样有效）。
然后，可以为聚合指定一个我们想要名称，本例中是： popular_colors 。
最后，定义单个桶的类型 terms 。

聚合是在特定搜索结果背景下执行的，这也就是说它只是查询请求的另外一个顶层参数（例如，使用 /_search 端点）。聚合可以与查询结对，但我们会晚些在限定聚合的范围（Scoping Aggregations）中来解决这个问题。

Note	可能会注意到我们将 `size` 设置成 0 。我们并不关心搜索结果的具体内容，所以将返回记录数设置为 0 来提高查询速度。设置 `size: 0` 与 Elasticsearch 1.x 中使用 `count` 搜索类型等价。

然后我们为聚合定义一个名字，名字的选择取决于使用者，响应的结果会以我们定义的名字为标签，这样应用就可以解析得到的结果。

随后我们定义聚合本身，在本例中，我们定义了一个单 terms 桶。这个 terms 桶会为每个碰到的唯一词项动态创建新的桶。因为我们告诉它使用 color 字段，所以 terms 桶会为每个颜色动态创建新桶。

让我们运行聚合并查看结果：

{
...
   "hits": {
      "hits": [] (1)
   },
   "aggregations": {
      "popular_colors": { (2)
         "buckets": [
            {
               "key": "red", (3)
               "doc_count": 4 (4)
            },
            {
               "key": "blue",
               "doc_count": 2
            },
            {
               "key": "green",
               "doc_count": 2
            }
         ]
      }
   }
}

因为我们设置了 size 参数，所以不会有 hits 搜索结果返回。
popular_colors 聚合是作为 aggregations 字段的一部分被返回的。
每个桶的 key 都与 color 字段里找到的唯一词对应。它总会包含 doc_count 字段，告诉我们包含该词项的文档数量。
每个桶的数量代表该颜色的文档数量。

响应包含多个桶，每个对应一个唯一颜色（例如：红或绿）。每个桶也包括 聚合进 该桶的所有文档的数量。例如，有四辆红色的车。

前面的这个例子完全是实时执行的：一旦文档可以被搜到，它就能被聚合。这也就意味着我们可以直接将聚合的结果源源不断的传入图形库，然后生成实时的仪表盘。不久，你又销售了一辆银色的车，我们的图形就会立即动态更新银色车的统计信息。

瞧！这就是我们的第一个聚合！

添加度量指标

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？

为了获取更多信息，我们需要告诉 Elasticsearch 使用哪个字段，计算何种度量。这需要将度量嵌套在桶内，度量会基于桶内的文档计算统计结果。

让我们继续为汽车的例子加入 average 平均度量：

GET /cars/transactions/_search
{
   "size" : 0,
   "aggs": {
      "colors": {
         "terms": {
            "field": "color"
         },
         "aggs": { (1)
            "avg_price": { (2)
               "avg": {
                  "field": "price" (3)
               }
            }
         }
      }
   }
}

为度量新增 aggs 层。
为度量指定名字： avg_price 。
最后，为 price 字段定义 avg 度量。

正如所见，我们用前面的例子加入了新的 aggs 层。这个新的聚合层让我们可以将 avg 度量嵌套置于 terms 桶内。实际上，这就为每个颜色生成了平均价格。

正如 颜色 的例子，我们需要给度量起一个名字（ avg_price ）这样可以稍后根据名字获取它的值。最后，我们指定度量本身（ avg ）以及我们想要计算平均值的字段（ price ）：

{
...
   "aggregations": {
      "colors": {
         "buckets": [
            {
               "key": "red",
               "doc_count": 4,
               "avg_price": { (1)
                  "value": 32500
               }
            },
            {
               "key": "blue",
               "doc_count": 2,
               "avg_price": {
                  "value": 20000
               }
            },
            {
               "key": "green",
               "doc_count": 2,
               "avg_price": {
                  "value": 21000
               }
            }
         ]
      }
   }
...
}

响应中的新字段 avg_price 。

尽管响应只发生很小改变，实际上我们获得的数据是增长了。之前，我们知道有四辆红色的车，现在，红色车的平均价格是 $32，500 美元。这个信息可以直接显示在报表或者图形中。

嵌套桶

在我们使用不同的嵌套方案时，聚合的力量才能真正得以显现。在前例中，我们以及看到如何将一个度量嵌入桶中，它的功能已经十分强大了。

但真正令人激动的分析来自于将桶嵌套进 另外一个桶 所能得到的结果。现在，我们想知道每个颜色的汽车制造商的分布：

GET /cars/transactions/_search
{
   "size" : 0,
   "aggs": {
      "colors": {
         "terms": {
            "field": "color"
         },
         "aggs": {
            "avg_price": { (1)
               "avg": {
                  "field": "price"
               }
            },
            "make": { (2)
                "terms": {
                    "field": "make" (3)
                }
            }
         }
      }
   }
}

注意前例中的 avg_price 度量仍然保持原位。
另一个聚合 make 被加入到了 color 颜色桶中。
这个聚合是 terms 桶，它会为每个汽车制造商生成唯一的桶。

这里发生了一些有趣的事。首先，我们可能会观察到之前例子中的 avg_price 度量完全没有变化，还在原来的位置。一个聚合的每个层级都可以有多个度量或桶， avg_price 度量告诉我们每种颜色汽车的平均价格。它与其他的桶和度量相互独立。

这对我们的应用非常重要，因为这里面有很多相互关联，但又完全不同的度量需要收集。聚合使我们能够用一次数据请求获得所有的这些信息。

另外一件值得注意的重要事情是我们新增的这个 make 聚合，它是一个 terms 桶（嵌套在 colors 、 terms 桶内）。这意味着它会为数据集中的每个唯一组合生成（ color 、 make ）元组。

让我们看看返回的响应（为了简单我们只显示部分结果）：

{
...
   "aggregations": {
      "colors": {
         "buckets": [
            {
               "key": "red",
               "doc_count": 4,
               "make": { (1)
                  "buckets": [
                     {
                        "key": "honda", (2)
                        "doc_count": 3
                     },
                     {
                        "key": "bmw",
                        "doc_count": 1
                     }
                  ]
               },
               "avg_price": {
                  "value": 32500 (3)
               }
            },

...
}

正如期望的那样，新的聚合嵌入在每个颜色桶中。
现在我们看见按不同制造商分解的每种颜色下车辆信息。
最终，我们看到前例中的 avg_price 度量仍然维持不变。

响应结果告诉我们以下几点：

红色车有四辆。
红色车的平均售价是 $32，500 美元。
其中三辆是 Honda 本田制造，一辆是 BMW 宝马制造。

最后的修改

让我们回到话题的原点，在进入新话题之前，对我们的示例做最后一个修改，为每个汽车生成商计算最低和最高的价格：

GET /cars/transactions/_search
{
   "size" : 0,
   "aggs": {
      "colors": {
         "terms": {
            "field": "color"
         },
         "aggs": {
            "avg_price": { "avg": { "field": "price" }
            },
            "make" : {
                "terms" : {
                    "field" : "make"
                },
                "aggs" : { (1)
                    "min_price" : { "min": { "field": "price"} }, (2)
                    "max_price" : { "max": { "field": "price"} } (3)
                }
            }
         }
      }
   }
}

我们需要增加另外一个嵌套的 aggs 层级。
然后包括 min 最小度量。
以及 max 最大度量。

得到以下输出（只显示部分结果）：

{
...
   "aggregations": {
      "colors": {
         "buckets": [
            {
               "key": "red",
               "doc_count": 4,
               "make": {
                  "buckets": [
                     {
                        "key": "honda",
                        "doc_count": 3,
                        "min_price": {
                           "value": 10000 (1)
                        },
                        "max_price": {
                           "value": 20000 (1)
                        }
                     },
                     {
                        "key": "bmw",
                        "doc_count": 1,
                        "min_price": {
                           "value": 80000
                        },
                        "max_price": {
                           "value": 80000
                        }
                     }
                  ]
               },
               "avg_price": {
                  "value": 32500
               }
            },
...

min 和 max 度量现在出现在每个汽车制造商（ make ）下面。

有了这两个桶，我们可以对查询的结果进行扩展并得到以下信息：

有四辆红色车。
红色车的平均售价是 $32，500 美元。
其中三辆红色车是 Honda 本田制造，一辆是 BMW 宝马制造。
最便宜的红色本田售价为 $10，000 美元。
最贵的红色本田售价为 $20，000 美元。