數據準備：

PUT /shop
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 2
  }
}

PUT /shop/_mapping/goods
{
  "properties": {
    "brand": {
      "type": "keyword"
    },
    "price": {
      "type": "float"
    },
    "model": {
      "type": "keyword"
    }
  }
}

POST /shop/goods/_bulk
{"index": {}}
{
 
"price" : 2299.00, "model" : "小米8", "brand" : "小米"}
{"index": {}}
{"price" : 4499.00, "model" : "Mate 20", "brand" : "華為"}
{"index": {}}
{"price" : 3299.00, "model" : "小米Mix3", "brand" : "小米"}
{"index": {}}
{"price" : 1199.00, "model" : "榮耀9i", "brand" : "華為"}
{"index": {}}
{"price" : 2799.00, "model" : "R17", "brand" : "OPPO"}
{
 
"index": {}}
{"price" : 729.00, "model" : "紅米6", "brand" : "小米"}
{"index": {}}
{"price" : 2799.00, "model" : "X23", "brand" : "VIVO"}
{"index": {}}
{"price" : 1799.00, "model" : "K1", "brand" : "OPPO"}

一、聚合為桶

按照手機的品牌brand劃分為桶

查詢指令：

GET /shop/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brand_aggs": {
      "terms": {
        
 
"field": "brand"
      }
    }
  }
}

- size： 查詢條數，這裏設置為0，因為我們不關心搜索到的數據，只關心聚合結果，提高效率
- aggs：聲明這是一個聚合查詢，是aggregations的縮寫
　　- popular_colors：給這次聚合起一個名字，任意。
　　　　- terms：劃分桶的方式，這裏是根據詞條劃分
　　　　　　- field：劃分桶的字段

查詢結果：

{
  "took": 6,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 3,
    "successful": 3,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 8,
    "max_score": 0,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "brand_aggs": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "小米",
          "doc_count": 3
        },
        {
          "key": "OPPO",
          "doc_count": 2
        },
        {
          "key": "華為",
          "doc_count": 2
        },
        {
          "key": "VIVO",
          "doc_count": 1
        }
      ]
    }
  }
}

- hits：查詢結果為空，因為我們設置了size為0
- aggregations：聚合的結果
　　- brand_aggs：我們定義的聚合名稱
　　　　- buckets：查找到的桶，每個不同的brand字段值都會形成一個桶
　　　　　　- key：這個桶對應的brand字段的值
　　　　　　- doc_count：這個桶中的文檔數量

二、桶內度量

為聚合結果添加求價格平均值的度量

查詢指令：

GET /shop/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brand_aggs": {
      "terms": {
        "field": "brand"
      },
      "aggs": {
        "price_aggs": {
          "avg": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

- aggs：我們在上一個aggs(brand_aggs)中添加新的aggs。可見度量也是一個聚合
　　- price_aggs：聚合的名稱
　　　　- avg：度量的類型，這裏是求平均值
　　　　　　- field：度量運算的字段

查詢結果：

{
  "took": 5,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 3,
    "successful": 3,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 8,
    "max_score": 0,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "brand_aggs": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "小米",
          "doc_count": 3,
          "price_aggs": {
            "value": 2109
          }
        },
        {
          "key": "OPPO",
          "doc_count": 2,
          "price_aggs": {
            "value": 2299
          }
        },
        {
          "key": "華為",
          "doc_count": 2,
          "price_aggs": {
            "value": 2849
          }
        },
        {
          "key": "VIVO",
          "doc_count": 1,
          "price_aggs": {
            "value": 2799
          }
        }
      ]
    }
  }
}

可以看到每個桶中都有自己的 price_aggs 字段，這是度量聚合的結果

Elasticsearch 聚合操作