count(1)

select clssId,count(1) from student group by  classId

{
"size":0,
"aggs": {
"group_by_classId": {
"terms": {
"field": "classId.keyword"
}
}
}
}

结果 key为classId  doc_count 为count

size 0表示只看聚合结果不看搜索结果

{
"took": 82,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 4,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"group_by_classId": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "2",
"doc_count": 3
},
{
"key": "5",
"doc_count": 1
}
]
}
}
}

count+avg

select clssId,count(1),avg(score) from student group by  classId

{
"size":0,
"aggs": {
"group_by_classId": {
"terms": {
"field": "classId.keyword"
},
"aggs": {
"average_balance": {
"avg": {
"field": "score"
}
}
}
}
}
}

结果

{
"took": 95,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 4,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"group_by_classId": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "2",
"doc_count": 3,
"average_balance": {
"value": 53.333333333333336
}
},
{
"key": "5",
"doc_count": 1,
"average_balance": {
"value": 10
}
}
]
}
}
}

聚合并排序

select clssId,count(1),avg(score) from student group by  classId order by  avg(score)  desc

{
"size":0,
"aggs": {
"group_by_classId": {
"terms": {
"field": "classId.keyword",
"order": {
"average_score": "desc"
}
},
"aggs": {
"average_score": {
"avg": {
"field": "score"
}
}
}
}
}
}

Metric Aggregations

地理边界聚合

1.添加测试mapping

{
"mappings": {
"doc": {
"properties": {
"location": {
"type": "geo_point"
}
}
}
}
}

2.添加测试数据

{
"text": "成都",
"location": {
"lat": 11.12,
"lon": -5.34
}
}
{
"text": "广州",
"location": {
"lat": 66.12,
"lon": -22.34
}
}
{
"text": "深圳",
"location": {
"lat": 121.12,
"lon": -77.34
}
}

测试query

{
"size":0,
"query" : {
"match_all" : { }
},
"aggs" : {
"viewport" : {
"geo_bounds" : {
"field" : "location",
"wrap_longitude" : true //可选参数,指定边界框是否允许与国际日期变更线重叠,默认值是true。
}
}
}
}

结果

{
"took": 5,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"viewport": {
"bounds": {
"top_left": {
"lat": 41.1199999647215,
"lon": -71.34000004269183
},
"bottom_right": {
"lat": 11.119999992661178,
"lon": -5.340000037103891
}
}
}
}
}

地理重心聚合

用以上测试数据

query

{
"size":0,
"query" : {
"match_all" : { }
},
"aggs" : {
"centroid" : {
"geo_centroid" : {
"field" : "location"
}
}
}
}

结果

{
"took": 3,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"centroid": {
"location": {
"lat": 26.11999997869134,
"lon": -38.34000003989786
},
"count": 2
}
}
}

平均值聚合

{
"size":0,
"aggs" : {
"avg_grade" : { "avg" : { "field" : "mdProductId" } }
}
}

count聚合

{
"aggs" : {
"types_count" : { "value_count" : { "field" : "type" } }
}
}

最大值聚合

{
"aggs" : {
"max_price" : { "max" : { "field" : "price" } }
}
}

最小值聚合

{
"aggs" : {
"min_price" : { "min" : { "field" : "price" } }
}
}

使用脚本聚合

如最小值为例子

{
"aggs" : {
"min_price" : {
"min" : {
"script" : {
"inline" : "doc.price.value"
}
}
}
}
}

设置聚合默认值

POST /sales/_search
{
"aggs" : {
"grade_max" : {
"max" : {
"field" : "grade",
"missing": 10
}
}
}
}

聚合结果脚本运算

{
"aggs" : {
"min_price_in_euros" : {
"min" : {
"field" : "price",
"script" : {
"inline" : "_value * params.conversion_rate",
"params" : {
"conversion_rate" : 1.2
}
}
}
}
}
}

父子聚合

{
"size": 0,
"aggs": {
"detail": {
"children": {
"type": "ic_product_store_account"--子文档
},
"aggs": {
"sum_price": {
"sum": {
"field": "sumCount"--子文档聚合字段
}
}
}
}
}
}

goupBy语法

avg

{
"size": 0,
"aggs" : {
"group_by_tags" : {
"terms" : { "field" : "productId" },
"aggs" : {
"avg_price" : {
"avg" : { "field" : "price" }
}
}
}
}
}

select  productId,avg(price) from type  grup by  productId

需要查询条件加上query语法就行了

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