优化聚合数据查询效率之 Partition

上节课时中介绍了对于 query 查询可以使用 Scroll 来进行优化，聚合数据有时候也会产生大量的数据，本课时将会介绍一下如何优化对聚合数据的查询。

给定需求：

同一个人在不同城市消费的均值。

对于这个需求要弄明白，保证同一个人就是对这个人进行一次聚合，然后再根据不同城市进行聚合，这种需求就会产生大量的聚合数据，因为人比较多。

下面的语句就是先用 customer_id 作为聚合 key，然后用 geoip.city_name 作为第二次聚合 key。再对 taxless_total_price 取均值。

GET /kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
  "size": 0, 
 "aggs": {
   "users": {
     "terms": {
       "field": "customer_id",
       "size": 10
     },"aggs": {
       "city": {
         "terms": {
           "field": "geoip.city_name",
           "size": 10
         },"aggs": {
           "avg": {
             "avg": {
               "field": "taxless_total_price"
             }
           }
         }
       }
     }
   }
 }
}