1.聚合的分类
聚合可以实现对文档数据的统计、分析、运算。聚合常见的分类：
• 桶(Bucket)聚合：用来对文档进行分组，比如
TermAggregation:按照文档字段值分组；
Date HIstogram:按照日期阶梯分组，例如一周为一组，或者一月为一组；
• 度量(Metric)聚合:用以计算一些值，比如:最大值、最小值、平均值等
Avg:求平均值;
Max:求最大值；
Min:求最小值；
Stats:同时求max、min、avg、sum等
• 管道(pipeline)聚合:其它聚合的结果为基础做聚合，例如按照酒店名称进行分组（桶聚合）完成之后，计算每一组酒店价格的平均值（度量聚合）
ES官方提供了几十种聚合方式，官方地址为ES官方地址。
我们需要注意的是，参与聚合的字段不能够是分词的字段，那样是没有意义的，参与聚合的字段类型可以是keyword、数值、日期、布尔类型。
2. DSL实现的 Bucket聚合
案例，假如现在要统计所有数据中的酒店品牌有几种，此时可以按照酒店品牌进行聚合。
语法如下：
GET /hotel/_search
{"size":0，## 设置size为0，结果中不包含文档，只包含聚合结果"aggs":{ ## 定义聚合"brandAgg":{ ## 给聚合起个名字"terms":{ ## 聚合的类型，例如按照品牌值聚合，所以选择term"field":"brand"，## 参与聚合的字段"size":20 ## 希望获取的聚合结果数量，假如是200种，但是我只需要显示10种，就需要指定}}}}
默认情况下，buckt聚合会统计bucket内的文档数量，记为_count,并且按照_count降序排序，我们可以修改结果排序方式，语法如下：
GET /hotel/_search
{
"size":0，
"aggs":{ "brandAgg":{"terms":{"field":"brand"，“order”:{"_count": "asc" ## 指定排序方式，按照_count升序排序}"size":20}}}
}
上面的这种聚合方式是对整个索引库文档做聚合，对内存消耗非常大，我们可以限定要聚合的文档范围，只要添加query查询条件即可，语法如下：
GET /hotel/_search
{
"query":{ ## 指定查询条件"range" : {"price":{"lte":200 //只对200元以下的文档聚合}}},
"size":0，
"aggs":{ "brandAgg":{"terms":{"field":"brand"，“order”:{"_count": "asc" ## 指定排序方式，按照_count升序排序}"size":20}}}
}
3. DSL 实现Metrics聚合
例如，我们要求获取每个品牌的用户评分的min,max,avg等值。由于是对每个品牌的评分做聚合，需要先将品牌分组，将分组之后的结果进行计算，语法余下：
{"size":0，"aggs":{"brandAgg":{ "terms":{"field":"brand"，"size":20 },"aggs"{ ## 是brands聚合的子聚合，也就是分组后对每组分别计算score_stats":{ ## 聚合名称"stats":{ ## 聚合类型，这里stats可以计算min、max、avg等"field":"score" ##聚合字段，这里是score}}}}}}
)
