实时搜索引擎Elasticsearch（4）——Aggregations （聚合）API的使用

最新推荐文章于 2025-06-07 15:21:14 发布

HinyLover

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分类专栏： elasticsearch 文章标签： elasticsearch 聚合

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xialei199023/article/details/48298635

本文详细介绍了Elasticsearch的聚合API，包括度量类型（如Min, Max, Sum, Avg, Stats, Top hits）和桶型类型（如Terms, Range, Date Range, Histogram, Date Histogram, Missing）的使用，以及如何进行嵌套操作。通过这些聚合功能，可以实现简单的数据分析和数据统计。" 112442559,9740549,Windows桌面采集技术-DXGI详解,"['图形编程', 'Direct3D', '桌面捕捉', 'C++', 'visual studio code']

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

上一篇博客介绍了ES中的简单查询API的使用，本篇将介绍ES提供的聚合API的使用。ES提供的聚合功能可以用来进行简单的数据分析。本文仍然以上一篇提供的数据为例来讲解。数据如下：

studentNo	name	male	age	birthday	classNo	address	isLeader
1	刘备	男	24	1985-02-03	1	湖南省长沙市	true
2	关羽	男	22	1987-08-23	2	四川省成都市	false
3	糜夫人	女	19	1990-06-12	1	上海市	false
4	张飞	男	20	1989-07-30	3	北京市	false
5	诸葛亮	男	18	1992-04-27	2	江苏省南京市	true
6	孙尚香	女	16	1994-05-21	3		false
7	马超	男	19	1991-10-20	1	黑龙江省哈尔滨市	false
8	赵云	男	23	1986-10-26	2	浙江省杭州市	false

本文的主要内容有：

metric API的使用
bucketing API的使用
两类API的嵌套使用

1. 聚合API

ES中的Aggregations API是从Facets功能基础上发展而来，官网正在进行替换计划，建议用户使用Aggregations API，而不是Facets API。ES中的聚合上可以分为下面两类：

metric（度量）聚合：度量类型聚合主要针对的number类型的数据，需要ES做比较多的计算工作
bucketing（桶）聚合：划分不同的“桶”，将数据分配到不同的“桶”里。非常类似sql中的group语句的含义。

metric既可以作用在整个数据集上，也可以作为bucketing的子聚合作用在每一个“桶”中的数据集上。当然，我们可以把整个数据集合看做一个大“桶”，所有的数据都分配到这个大“桶”中。

ES中的聚合API的调用格式如下：

"aggregations" : {                  // 表示聚合操作，可以使用aggs替代
    "<aggregation_name>" : {        // 聚合名，可以是任意的字符串。用做响应的key，便于快速取得正确的响应数据。
        "<aggregation_type>" : {    // 聚合类别，就是各种类型的聚合，如min等
            <aggregation_body>      // 聚合体，不同的聚合有不同的body
        }
        [,"aggregations" : { [<sub_aggregation>]+ } ]? // 嵌套的子聚合，可以有0或多个
    }
    [,"<aggregation_name_2>" : { ... } ]* // 另外的聚合，可以有0或多个
}

1.1 度量类型（metric）聚合

（1）Min Aggregation

最小值查询，作用于number类型字段上。查询2班最小的年龄值。

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "query": {         // 可以先使用query查询得到需要的数据集
    "term": {
      "classNo": "2"
    }
  },
  "aggs": {
    "min_age": {
      "min": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
}
'

查询结果为：

{
  "took": 19,                     // 前面部分数据与普通的查询数据相同
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 3,
    "max_score": 1.4054651,
    "hits": [
      {
        "_index": "student",
        "_type": "student",
        "_id": "2",
        "_score": 1.4054651,
        "_source": {
          "studentNo": "2",