ElasticSearch聚合分析API——非常详细，如果要全面了解的话，最好看这个

转自：http://www.tianyiqingci.com/2016/04/11/esaggsapi/

前言

说完了ES的索引与检索，接着再介绍一个ES高级功能API – 聚合(Aggregations)，聚合功能为ES注入了统计分析的血统，使用户在面对大数据提取统计指标时变得游刃有余。同样的工作，你在hadoop中可能需要写mapreduce或hive，在mongo中你必须得用大段的mapreduce脚本，而在ES中仅仅调用一个API就能实现了。

开始之前，提醒老司机们注意，ES原有的聚合功能Facets在新版本中将被正式被移除，抓紧时间用Aggregations替换Facets吧。Facets真的很慢！

1 关于Aggregations

Aggregations的部分特性类似于SQL语言中的group by，avg，sum等函数。但Aggregations API还提供了更加复杂的统计分析接口。

掌握Aggregations需要理解两个概念：

• 桶(Buckets)：符合条件的文档的集合，相当于SQL中的group by。比如，在users表中，按“地区”聚合，一个人将被分到北京桶或上海桶或其他桶里；按“性别”聚合，一个人将被分到男桶或女桶

• 指标(Metrics)：基于Buckets的基础上进行统计分析，相当于SQL中的count,avg,sum等。比如，按“地区”聚合，计算每个地区的人数，平均年龄等

对照一条SQL来加深我们的理解：

1	SELECT COUNT(color) FROM table GROUP BY color

GROUP BY相当于做分桶的工作，COUNT是统计指标。

下面介绍一些常用的Aggregations API。

2 Metrics

2.1 AVG

求均值。

1 2 3 4 5 6

GET /company/employee/_search {     "aggs" : {         "avg_grade" : { "avg" : { "field" : "grade" } }     } }

执行结果

1 2 3 4 5

{     "aggregations": {         "avg_grade": {"value": 75}     } }

其他的简单统计API，如valuecount, max，min，sum作用与SQL中类似，就不一一解释了。

更多的话见原网址！