Elasticsearch 系列专题 - 第四篇：聚合分析

聚合（Aggregation）是 Elasticsearch 的强大功能之一，允许你对数据进行分组、统计和分析。本篇将从基础到高级逐步讲解聚合的使用，并结合实际案例展示其应用。

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1. 聚合基础

1.1 什么是聚合（Aggregation）？

聚合是对文档集合的统计分析，类似于 SQL 中的 GROUP BY 和聚合函数（如 SUM、AVG）。Elasticsearch 提供两类聚合：

• Metric 聚合：计算数值统计（如平均值、总和）。
• Bucket 聚合：将文档分组（如按字段值、范围）。

1.2 Metric 聚合（求和、平均值等）

计算单个字段的统计信息。示例：

GET /my_index/_search
{
  "aggs": {
    "by_views": {
      "sum": { "field": "views" }
    }
  }
}

返回：

{
   
  "aggregations": {
   
    "by_views": {
   
      "value": 1500
    }
  }
}

常用 Metric 聚合：

• avg：平均值。
• min/max：最小/最大值。
• stats：综合统计（包括 min、max、avg 等）。

1.3 Bucket 聚合（分组、范围等）

将文档按条件分组。示例：

GET /my_index/_search
{
  "aggs": {
    "by_author": {
      "terms": { "field": "author.keyword" }
    }
  }
}

返回：

{
   
  "aggregations": {
   
    "by_author": {
   
      "buckets": [
        {
    "key": "Grok", "doc_count": 10 },
        {
    "key": "Alice", "doc_count": 5 }
      ]
    }
  }
}

常用 Bucket 聚合：

• terms：按字段值分组。
• range：按数值范围分组。
• date_histogram：按时间间隔分组。

Mermaid 图示 - Bucket 聚合流程