2.9 聚合查询

(1)sum

GET /lib4/items/_search
{
  "size":0,
  "aggs": {
     "price_of_sum": {
         "sum": {
           "field": "price"
         }
     }
  }
}

(2)min

GET /lib4/items/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
     "price_of_min": {
         "min": {
           "field": "price"
         }
     }
  }
}

(3)max

GET /lib4/items/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
     "price_of_max": {
         "max": {
           "field": "price"
         }
     }
  }
}

(4)avg

GET /lib4/items/_search
{
  "size":0,
  "aggs": {
     "price_of_avg": {
         "avg": {
           "field": "price"
         }
     }
  }
}

(5)cardinality:求基数

GET /lib4/items/_search
{
  "size":0,
  "aggs": {
     "price_of_cardi": {
         "cardinality": {
           "field": "price"
         }
     }
  }
}

(6)terms:分组

GET /lib4/items/_search
{
  "size":0,
  "aggs": {
     "price_group_by": {
         "terms": {
           "field": "price"
         }
     }
  }
}

对那些有唱歌兴趣的用户按年龄分组

GET /lib3/user/_search
{
  "query": {
      "match": {
        "interests": "changge"
      }
   },
   "size": 0, 
   "aggs":{
       "age_group_by":{
           "terms": {
             "field": "age",
             "order": {
               "avg_of_age": "desc"
             }
           },
           "aggs": {
             "avg_of_age": {
               "avg": {
                 "field": "age"
               }
             }
           }
       }
   }
}

2.10 复合查询

将多个基本查询组合成单一查询的查询

2.10.1 使用bool查询

接收以下参数：

must： 文档 必须匹配这些条件才能被包含进来。

must_not： 文档 必须不匹配这些条件才能被包含进来。

should： 如果满足这些语句中的任意语句，将增加 _score，否则，无任何影响。它们主要用于修正每个文档的相关性得分。

filter： 必须 匹配，但它以不评分、过滤模式来进行。这些语句对评分没有贡献，只是根据过滤标准来排除或包含文档。

相关性得分是如何组合的。每一个子查询都独自地计算文档的相关性得分。一旦他们的得分被计算出来， bool 查询就将这些得分进行合并并且返回一个代表整个布尔操作的得分。

下面的查询用于查找 title 字段匹配 how to make millions 并且不被标识为 spam 的文档。那些被标识为 starred 或在2014之后的文档，将比另外那些文档拥有更高的排名。如果 两者 都满足，那么它排名将更高：

{
    "bool": {
        "must": { "match": { "title": "how to make millions" }},
        "must_not": { "match": { "tag":   "spam" }},
        "should": [
            { "match": { "tag": "starred" }},
            { "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}}
        ]
    }
}

如果没有 must 语句，那么至少需要能够匹配其中的一条 should 语句。但，如果存在至少一条 must 语句，则对 should 语句的匹配没有要求。 如果我们不想因为文档的时间而影响得分，可以用 filter 语句来重写前面的例子：

{
    "bool": {
        "must": { "match": { "title": "how to make millions" }},
        "must_not": { "match": { "tag":   "spam" }},
        "should": [
            { "match": { "tag": "starred" }}
        ],
        "filter": {
          "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }} 
        }
    }
}

通过将 range 查询移到 filter 语句中，我们将它转成不评分的查询，将不再影响文档的相关性排名。由于它现在是一个不评分的查询，可以使用各种对 filter 查询有效的优化手段来提升性能。

bool 查询本身也可以被用做不评分的查询。简单地将它放置到 filter 语句中并在内部构建布尔逻辑：

{
    "bool": {
        "must": { "match": { "title": "how to make millions" }},
        "must_not": { "match": { "tag":   "spam" }},
        "should": [
            { "match": { "tag": "starred" }}
        ],
        "filter": {
          "bool": { 
              "must": [
                  { "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}},
                  { "range": { "price": { "lte": 29.99 }}}
              ],
              "must_not": [
                  { "term": { "category": "ebooks" }}
              ]
          }
        }
    }
}

2.10.2 constant_score查询

它将一个不变的常量评分应用于所有匹配的文档。它被经常用于你只需要执行一个 filter 而没有其它查询（例如，评分查询）的情况下。

{
    "constant_score":   {
        "filter": {
            "term": { "category": "ebooks" } 
        }
    }
}

term 查询被放置在 constant_score 中，转成不评分的filter。这种方式可以用来取代只有 filter 语句的 bool 查询。

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