Elasticsearch 6.x版本全文检索学习之聚合分析入门
1、什么是聚合分析？
答：聚合分析，英文为Aggregation，是es除搜索功能外提供的针对es数据做统计分析的功能。特点如下所示：
a、功能丰富，提供Bucket、Metric、Pipeline等多种分析方式，可以满足大部分的分析需求。
b、实时性高，所有的计算结果都是即时返回的，而hadoop等大数据系统一般都是T+1级别的。
2、聚合分析的分类。为了便于理解，es将聚合分析主要分为如下4类。
答：a、Bucket，分桶类型，类似SQL语法中的group bu语法。
b、Metric，指标分析类型，如计算最大值，最小值，平均值等等。
c、Pipeline，管道分析类型，基于上一级的聚合分析结果进行再分析。
d、Matrix，矩阵分析类型。
3、Metric聚合分析的详细理解。主要分为如下两类。
答：a、单值分析，只输出一个分析结果。min（最小值）、max（最大值）、avg（平均值）、sum（总和）、cardinality（计算数目的，类似sql中的distinct count）。
b、多值分析，输出多个分析结果。stats（多样统计分析，可以一次性得到最小值，最大值，平均值，中值等等）、extended stats、percentile（百分位数的统计）、percentile rank、top hits（排在前面的结果列表）。
4、Metric聚合分析中单值分析的使用，如下所示：
返回数值类字段的最小值。
返回数值类字段的最大值、返回数值类字段的平均值。
返回数值字段的总和，一次返回多个聚合结果。
cardinality，意思为集合的势，或者基数，是指不同数值的个数，类似sql中的distinct count概念。
5、Metric聚合分析中多值分析的使用。如下所示：
多值分析之Stats，返回一系列数值类型的统计值，包含min、max、avg、sum和count。
多值分析之Extended Stats，对stats的扩展，包含了更多的统计数据，如方差，标准差等等。
多值分析之percentile，百分位数统计,percentiles是关键词。
多值分析之top hits，一般用于分桶后获取该桶内最匹配的顶部文档列表，即详情数据。
5、Bucket，分桶类型，类似SQL语法中的group bu语法。Bucked，意为桶，即按照一定的规则将文档分配到不同的桶中，达到分类分析的目的。按照Bucket的分桶策略，常见的Bucket聚合分析如下所示。Terms、Range、Date Range、Histogram、Date Histogram。
Bucket聚合分析之Terms，该分桶策略最简单了，直接按照term来分桶，如果是text类型，则按照分词后的结果分桶。
Bucket聚合分析之Range，通过指定数值的范围来设定分桶规则。
Bucket聚合分析之Date Range，通过指定日期的范围来设定分桶规则。
Bucket聚合分析之Histogram，直方图，以固定间隔的策略来分割数据。
Bucket聚合分析之Date Histogram，针对日期的直方图或者柱状图，是时许数据分析中常用的聚合分析类型。
6、bucket和metric聚合分析结合使用。bucket和metric聚合分析整合，Bucket聚合分析允许通过添加子分析来进一步进行分析，该子分析可以是Bucket也可以是Metric。这也使得es的聚合分析能力变得异常强大。
bucket和metric聚合分析整合，分桶后进行数据分析。
7、Pipeline聚合分析，针对聚合分析的结果再次进行聚合分析，而且支持链式调用。所有的Pipeline都会存在buckets_path关键词的。指定的是这个Pipeline聚合分析要去分析上面的哪一个聚合分析的结果。
Pipeline的分析结果会输出到原结果中，根据输出位置的不同，分为以下两类。
a、Parent结果内嵌到现有的聚合分析结果中，Derivative（求导数）、Moving Average（移动平均）、Cumulative Sum（累计求和）。
b、Sibling结果与现有聚合分析结果同级。Max/Min/Avg/Sum Bucket（即Max Bucket，Min Bucket，Avg Bucket，Sum Bucket），Stats/Extended Stats Bucket（Stats Bucket，Extended Stats Bucket），Percentiles Bucket。
8、Sibling结果与现有聚合分析结果同级，下面展示的找出所有Bucket中值最小的Bucket名称和值。如果是最大、平均值、求和，将min_bucket换成max_bucket、avg_bucket、sum_bucket即可。
如果是Stats Bucket就是对前面的结果进行多值分。
如果是Extended Stats Bucket就是对前面的结果进行多指标多值分析。
如果是Percentiles Bucket就是分析前面的聚合分析输出的结果。使用百分比进行展示。只要将min_bucket换成对应的bucket即可。
9、Parent结果内嵌到现有的聚合分析结果中，所在位置和所要分析的同一级，Derivative（求导数）、Moving Average（移动平均）、Cumulative Sum（累计求和）。
Pipeline聚合分析Parent之Derivative。计算Bucket值的导数。
Pipeline聚合分析Parent之moving_avg。计算Bucket值的移动平均值。
Pipeline聚合分析Parent之cumulative_sum。计算Bucket值的累计加和。
10、Elasticsearch聚合分析的作用范围，es聚合分析默认作用范围是query的结果集，可以通过如下的方式改变其作用范围。filer、post_filter、global。
filter为某个聚合分析设定过滤条件，从而在不更改整体query语句的情况下修改了作用范围。
post-filter作用于文档过滤，但在聚合分析后生效。
global，无视query过滤条件，基于全部文档进行分析。 在做整体和部分之间的对比的时候就可以使用global了哦。
11、Elasticsearch的排序。可以使用自带的关键数据进行排序。比如，_count文档数、_key按照key值排序。可以使用order关键词进行排序操作。
更深层次的嵌套，借用聚合分析的数值进行排序，必须接子聚合分析的结果进行排序。
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