Elasticsearch聚合----aggregations的简单使用

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[Getting started](#Getting started)
- [1、搜索 address 中包含 mill 的所有人的年龄分布以及平均年龄，但不显示这些人的详情](#1、搜索 address 中包含 mill 的所有人的年龄分布以及平均年龄，但不显示这些人的详情)
- 2、size=0不展示命中记录，只展示聚合结果
- 3、按照年龄聚合，并且请求这些年龄段的这些人的平均薪资
- 4、查出所有年龄分布，并且这些年龄段中性别M的平均薪资和性别F的平均薪资以及这个年龄段的总体平均薪资

ES中的aggregations提供了数据分析能力，比如从数据中分组和提取数据的能力。最简单的聚合方法大致等于 SQL中GROU BY和SQL中的聚合函数。在 Elasticsearch 中，执行聚合返回 hits（命中结果）的同时还返回聚合结果。
测试数据(account.json)

Getting started

基本语法,使用'aggs'属性进行标识

NAME:自定义当前聚合的名称
AGG_TYPE:指定当前聚合的类型

json 复制代码

GET bank/_search
{
  "aggs": {
    "NAME": {
      "AGG_TYPE": {}
    }
  }
}

1、搜索 address 中包含 mill 的所有人的年龄分布以及平均年龄，但不显示这些人的详情

1、搜索 address 中包含 mill 的所有人的年龄分布

json 复制代码

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "mill"
    }
  },
  "aggs": {
    "ageAgg": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 10
      }
    }
  }
}

ageAgg:自定义的当前的聚合名称
terms:是当前聚合的类型，terms表示分布情况
- field:表示当前聚合使用哪个字段
- size:表示显示多少条聚合的信息

上图中，query的match一共命中了4条记录，其中的aggregations节点展示了当前聚合的结果；可以明显的看到ageAgg就是自定义的聚合名称，buckets节点统计的age的分别情况：

age=38的记录一共是2条
age=28的记录一共是1条
age=32的记录一共是1条

2、聚合第一步4个人的平均年龄

以上就是address 中包含 mill 的所有人的年龄分布，接下来聚合这四个人的平均年龄,同样ageAvg是给该聚合结果自定义的一个名称；avg是该聚合类型，表示聚合平均

下面是**搜索 address 中包含 mill 的所有人的年龄分布以及平均年龄，但不显示这些人的详情 **的完整DSL

json 复制代码

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "address": "mill"
    }
  },
  "aggs": {
    "ageAgg": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 10
      }
    },
    "ageAvg":{
      "avg": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}

2、size=0不展示命中记录，只展示聚合结果

3、按照年龄聚合，并且请求这些年龄段的这些人的平均薪资

json 复制代码

# 2、按照年龄聚合，并且请求这些年龄段的这些人的平均薪资
# 2.1、求出所有的年龄分布
GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "ageAgg": {
      "terms": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "size": 0
}
# 2.2、最终；请求这些年龄段的这些人的平均薪资

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "ageAgg": {
      "terms": {
        "field": "age"
      },
      "aggs": {
        "ageGroupBalanceAvg": {
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        }
      }
    }
  },
  "size": 0
}

4、查出所有年龄分布，并且这些年龄段中性别M的平均薪资和性别F的平均薪资以及这个年龄段的总体平均薪资

4.1、聚合所有人的年龄分布

json 复制代码

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "ageAgg": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 100
      }
    }
  },
  "size": 0
}

4.2、在4.1的基础上再对每组中的gender进行分布聚合

json 复制代码

# 再所有的年龄分布基础上，再根据gender进行分布
GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "ageAgg": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 100
      },
      "aggs": {
        "genderAgg": {
          "terms": {
            "field": "gender.keyword",
            "size": 10
          }
        }
      }
    }
  },
  "size": 0
}

4.3、最后求得每个年龄段的平均薪资

json 复制代码

GET bank/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "ageAgg": {
      "terms": {
        "field": "age",
        "size": 100
      },
      "aggs": {
        "genderAgg": {
          "terms": {
            "field": "gender.keyword",
            "size": 10
          }
        },
        "balanceAvg":{
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        }
      }
    }
  },
  "size": 0
}