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一、聚合的概述

Elasticsearch 的 聚合（Aggregations） 功能用于对数据进行多维分析和统计，支持从简单的指标计算到复杂的分组分析。以下是聚合的基本结构：

{"aggs": {                        // 也可以使用"aggregations""agg_name": {                  // 自定义聚合名称"agg_type": {                // 聚合类型"agg_body": ...            // 聚合体}}}
}

二、聚合的核心类型

Elasticsearch 的聚合分为三大类：

类型	功能	典型应用
指标聚合（Metric）	计算数值型字段的统计值（如平均值、最大值等）	平均价格、总销售额、最大值/最小值
桶聚合（Bucket）	将文档分组到不同的“桶”中进行统计	按类别分组、按时间区间分桶、按范围分桶
管道聚合（Pipeline）	对已有聚合结果进行二次计算	移动平均值、累计求和、差值计算

三、指标聚合

常见指标聚合有如下：

1. avg：计算字段的平均值。
2. sum：计算字段的总和。
3. max/min：获取字段的最大值/最小值。
4. stats：一次性返回 count, min, max, avg, sum。
5. cardinality：统计字段的唯一值数量（近似去重）。
6. percentiles ：计算数值字段中指定百分位数的值。
7. percentile_ranks：计算给定值在数据集中所处的百分位位置。
8. top_hits：聚合结果中返回每个分组中最相关或最匹配的文档。

3.1 avg - 平均值

{"aggs": {"avg_price": {"avg": { "field": "price" }}}	
}

3.2 sum - 求和

{"aggs": {"total_sales": {"sum": { "field": "sales" }}}
}

3.3 max/min - 最大/最小值

{"aggs": {"max_age": {"max": { "field": "age" }}}
}

3.4 stats - 基本统计

{"aggs": {"price_stats": {"stats": { "field": "price" }}}
}

3.5 cardinality - 基数统计（去重计数）

{"aggs": {"unique_users": {"cardinality": { "field": "user_id" }}}
}

3.6 percentiles - 百分位数

{"aggs": {"load_time_percentiles": {"percentiles": {"field": "load_time","percents": [95, 99, 99.9]}}}
}

3.7 percentile_ranks - 百分位排名

{"aggs": {"load_time_ranks": {"percentile_ranks": {"field": "load_time","values": [500, 1000]}}}
}

3.8 top_hits - 返回每组顶部文档

{"aggs": {"top_tags": {"terms": { "field": "tags" },"aggs": {"top_tag_hits": {"top_hits": {"size": 1,"sort": [{ "date": { "order": "desc" } }]}}}}}
}

四、桶聚合

常见桶聚合有如下：

1. terms：按字段值分组（类似 SQL 的 GROUP BY）。
2. date_histogram：按时间区间分桶（如按天、月统计）。
3. range：按数值范围分桶（如价格区间）。
4. histogram：按固定间隔分桶（如每 100 为一个区间）。
5. nested：处理嵌套对象的聚合。

4.1 terms - 按词项分组

{"aggs": {"genres": {"terms": {"field": "genre","size": 10,"order": { "_count": "desc" }}}}
}

4.2 range - 按范围分组

{"aggs": {"price_ranges": {"range": {"field": "price","ranges": [{ "to": 50 },{ "from": 50, "to": 100 },{ "from": 100 }]}}}
}

4.3 date_range - 日期范围分组

{"aggs": {"date_ranges": {"date_range": {"field": "date","format": "yyyy-MM-dd","ranges": [{ "to": "now-10d/d" },{ "from": "now-10d/d", "to": "now" },{ "from": "now" }]}}}
}

4.4 histogram - 直方图

{"aggs": {"prices": {"histogram": {"field": "price","interval": 50,"extended_bounds": {"min": 0,"max": 500}}}}
}

4.5 nested - 嵌套对象聚合

{"aggs": {"comments": {"nested": { "path": "comments" },"aggs": {"by_user": {"terms": { "field": "comments.user" }}}}}
}

五、管道聚合

常见管道聚合有如下：

1. avg_bucket：计算多个桶的平均值。
2. cumulative_sum：累计求和。
3. derivative：计算相邻桶的差值（如环比增长）。
4. moving_avg：计算移动平均值。

5.1 avg_bucket - 计算桶平均值

{"aggs": {"sales_per_month": {"date_histogram": {"field": "date","calendar_interval": "month"},"aggs": {"sales": { "sum": { "field": "price" } }}},"avg_monthly_sales": {"avg_bucket": {"buckets_path": "sales_per_month>sales"}}}
}

5.2 cumulative_sum - 累计和

{"aggs": {"sales_per_month": {"date_histogram": {"field": "date","calendar_interval": "month"},"aggs": {"sales": { "sum": { "field": "price" } },"cumulative_sales": {"cumulative_sum": { "buckets_path": "sales" }}}}}
}

5.3 derivative - 计算导数

{"aggs": {"sales_per_month": {"date_histogram": {"field": "date","calendar_interval": "month"},"aggs": {"sales": { "sum": { "field": "price" } },"sales_deriv": {"derivative": { "buckets_path": "sales" }}}}}
}

5.4 moving_avg - 移动平均

{"aggs": {"sales_per_month": {"date_histogram": {"field": "date","calendar_interval": "month"},"aggs": {"sales": { "sum": { "field": "price" } },"moving_avg": {"moving_avg": { "buckets_path": "sales" }}}}}
}

六、聚合参数优化

1. 控制返回桶数量

   • size：指定返回的桶数量（默认10）。

     "terms": { "field": "category.keyword", "size": 20 }
     

2. 过滤空桶

   • min_doc_count：过滤文档数不足的桶。

     "terms": { "field": "category.keyword", "min_doc_count": 5 }
     

3. 排序桶

   • order：按子聚合结果或文档数排序。

     "terms": { "field": "category.keyword", "order": { "avg_price": "desc" }  // 按平均价格降序
     }
     

七、性能优化建议

1. 使用 keyword 类型字段分桶：避免对 text 字段直接聚合（需开启 fielddata，性能差）。
2. 限制聚合范围：结合查询条件减少待聚合数据量。
3. 避免深度分桶：高基数（唯一值多）字段分桶可能导致内存问题。
4. 使用近似算法：如 cardinality 聚合的 precision_threshold 参数平衡精度与性能。
5. 启用 eager_global_ordinals：对高基数字段预加载优化。

八、完整示例

GET /sales/_search
{"size": 0,  // 不返回原始文档，仅聚合结果"query": {  // 限定只分析 2023 年全年的订单数据（从 2023-01-01 到 2023-12-31）"range": { "order_date": { "gte": "2023-01-01", "lte": "2023-12-31" } }},"aggs": {"sales_by_category": {"terms": { "field": "category.keyword",  // 按商品类别（category.keyword）分组"size": 5,  // 返回销售额最高的 5 个类别"order": { "total_sales": "desc" }  // 按每个类别的总销售额（total_sales）降序排列},"aggs": {"total_sales": { "sum": { "field": "sales" } },  // 计算每个类别的销售总额（sum）"avg_price": { "avg": { "field": "price" } },  // 计算每个类别的商品平均价格（avg）"top_products": {  // 列出每个类别中销量最高的 3 个产品名称"terms": { "field": "product_name.keyword", "size": 3 }}}},"monthly_trend": {"date_histogram": {  // 按月（month）统计销售数据"field": "order_date",  // 基于订单日期（order_date）字段"calendar_interval": "month"},"aggs": {"monthly_sales": { "sum": { "field": "sales" } },  // 计算每月的销售总额（sum）"sales_growth": { "derivative": { "buckets_path": "monthly_sales" } }  // 计算销售额的月度环比增长（derivative）}}}
}

• 预期返回结果
  1. 按类别统计：
     • 销售额最高的 5 个商品类别
     • 每个类别的总销售额和平均价格
     • 每个类别最畅销的 3 个产品
  2. 按月趋势统计：
     • 2023 年每月的销售总额
     • 每月相比上月的销售额变化（增长/下降）