高阶概念

类似于 DSL 查询表达式，聚合也有 可组合 的语法：独立单元的功能可以被混合起来提供你需要的自定义行为。这意味着只需要学习很少的基本概念，就可以得到几乎无尽的组合。

要掌握聚合，你只需要明白两个主要的概念：

桶（Buckets） :: 满足特定条件的文档的集合

指标（Metrics） :: 对桶内的文档进行统计计算

这就是全部了！每个聚合都是一个或者多个桶和零个或者多个指标的组合。翻译成粗略的SQL语句来解释吧：

  1. SELECT COUNT(color) (1)
  2. FROM table
  3. GROUP BY color (2)

<1> COUNT(color) 相当于指标。

<2> GROUP BY color 相当于桶。

桶在概念上类似于 SQL 的分组（GROUP BY），而指标则类似于 COUNT() 、 SUM() 、 MAX() 等统计方法。

让我们深入这两个概念并且了解和这两个概念相关的东西。

桶

桶 简单来说就是满足特定条件的文档的集合：

  • 一个雇员属于 男性 桶或者 女性 桶

  • 奥尔巴尼属于 纽约 桶

  • 日期2014-10-28属于 十月 桶

当聚合开始被执行，每个文档里面的值通过计算来决定符合哪个桶的条件。如果匹配到，文档将放入相应的桶并接着进行聚合操作。

桶也可以被嵌套在其他桶里面，提供层次化的或者有条件的划分方案。例如，辛辛那提会被放入俄亥俄州这个桶，而 整个 俄亥俄州桶会被放入美国这个桶。

Elasticsearch 有很多种类型的桶，能让你通过很多种方式来划分文档（时间、最受欢迎的词、年龄区间、地理位置等等）。其实根本上都是通过同样的原理进行操作：基于条件来划分文档。

指标

桶能让我们划分文档到有意义的集合，(((“aggregations”, “high-level concepts”, “metrics”)))(((“metrics”)))但是最终我们需要的是对这些桶内的文档进行一些指标的计算。分桶是一种达到目的的手段：它提供了一种给文档分组的方法来让我们可以计算感兴趣的指标。

大多数 指标 是简单的数学运算（例如最小值、平均值、最大值，还有汇总），这些是通过文档的值来计算。在实践中，指标能让你计算像平均薪资、最高出售价格、95%的查询延迟这样的数据。

桶和指标的组合

聚合 是由桶和指标组成的。聚合可能只有一个桶，可能只有一个指标，或者可能两个都有。也有可能有一些桶嵌套在其他桶里面。例如，我们可以通过所属国家来划分文档（桶），然后计算每个国家的平均薪酬（指标）。

由于桶可以被嵌套，我们可以实现非常多并且非常复杂的聚合：

1.通过国家划分文档（桶）

2.然后通过性别划分每个国家（桶）

3.然后通过年龄区间划分每种性别（桶）

4.最后，为每个年龄区间计算平均薪酬（指标）

最后将告诉你每个 <国家, 性别, 年龄> 组合的平均薪酬。所有的这些都在一个请求内完成并且只遍历一次数据！