Elasticsearch是一个高性能、可伸缩的分布式全文搜索和分析引擎，支持聚合查询功能。聚合查询是一种将搜索结果进行分组并计算聚合度量的方法，可以实现统计分析、数据挖掘等复杂查询需求。本文将剖析Elasticsearch聚合查询的原理。

聚合查询的基本概念

在 Elasticsearch 中，聚合查询是由聚合器（Aggregator）构成的。聚合器是一种计算文档集合中某些属性的统计信息的组件。它们可以嵌套在一起形成复杂的聚合查询。聚合查询的结果可以作为一个或多个值返回给用户，也可以作为一个或多个分桶（Bucket）返回给用户。分桶是一种将文档按照某些属性进行分组的方法。每个分桶包含一个文档集合，该文档集合符合某些过滤条件。

聚合查询类型

在 Elasticsearch 中，聚合查询可以分为以下几类：

指标聚合器

指标聚合器（Metric Aggregator）用来计算文档属性的统计信息，如最小值、最大值、平均值、总和、数量等等。指标聚合器包括：

• Avg Aggregation：计算文档属性的平均值。
• Cardinality Aggregation：计算文档属性的基数（即不同值的数量）。
• Max Aggregation：计算文档属性的最大值。
• Min Aggregation：计算文档属性的最小值。
• Sum Aggregation：计算文档属性的总和。
• Value Count Aggregation：计算文档属性的值数量。

桶聚合器

桶聚合器（Bucket Aggregator）用来将文档集合分成多个桶，每个桶都符合某些过滤条件。桶聚合器包括：

• Date Histogram Aggregation：按时间段将文档分成多个桶。
• Date Range Aggregation：按时间范围将文档分成多个桶。
• Geo Distance Aggregation：按地理位置将文档分成多个桶。
• Geo Hash Grid Aggregation：按地理位置的格子将文档分成多个桶。
• Histogram Aggregation：按数字范围将文档分成多个桶。
• Range Aggregation：按数字范围将文档分成多个桶。
• Terms Aggregation：按文档属性将文档分成多个桶。

管道聚合器

管道聚合器（Pipeline Aggregator）用来将其他聚合器的结果作为输入，计算新的聚合结果。管道聚合器包括：

• Average Bucket Aggregation：计算每个桶中文档属性的平均值。
• Bucket Script Aggregation：使用自定义脚本计算桶的聚合结果。
• Bucket Selector Aggregation：根据自定义条件过滤桶。
• Derivative Aggregation：计算桶聚合器结果的一阶导数。
• Max Bucket Aggregation：找到某个桶聚合器结果最大的桶。
• Min Bucket Aggregation：找到某个桶聚合器结果最小的桶。
• Sum Bucket Aggregation：计算某个桶聚合器结果的总和。