es的分组聚合加条件
ES（Elasticsearch）是一个高效的搜索引擎，支持对大量数据进行聚合和分析。在ES中，我们可以使用分组聚合和条件语句来查询数据，这可以帮助我们更快地到我们需要的数据。
本篇文章将详细介绍ES的分组聚合以及如何在聚合中添加条件语句。
一、什么是ES的分组聚合？
在ES中，聚合可以将数据按照某些条件进行分组，然后对每个分组进行数据统计和分析。这样做可以大量减少查询时间，并且更容易提取需要的信息。
比如，我们可以使用ES的聚合功能来统计某个城市里所有人的平均年龄。我们可以使用以下代码实现：
```json
GET /people/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"by_city": {
"terms": {
"field": "city.keyword"
},
"aggs": {
"avg_age": {
"avg": {
"field": "age"
}
}
}
}
}
}
```
这个查询将会返回按城市分组的平均年龄。我们可以看到，聚合查询的范围是所有人的记录，而且这个请求并不会返回原始文档数据。
二、如何添加聚合条件？
我们可以使用聚合的条件语句来进一步筛选数据。比如，我们想查某个城市里30岁以下的人的平均年龄。我们可以使用以下代码：
```json
GET /people/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
分组名称 "by_city": {
"terms": {
"field": "city.keyword"
},
"aggs": {
"age_range": {
"range": {
"field": "age",
"ranges": [
{
"to": 30
}
]
},
"aggs": {
"avg_age": {
"avg": {
"field": "age"
}
}
}
}
}
}
}
}
```
在这个请求中，我们在区间30岁以下添加了一个范围条件。这个请求会返回每个城市的平均年龄，并且只统计了30岁以下的人。
三、如何按时间戳进行聚合？
ES还支持按时间戳进行聚合。我们可以使用以下代码来按天数统计往来邮件数量。
```json
GET /emails/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"by_day": {
"date_histogram": {
"field": "date",
"interval": "day"
},
"aggs": {
"total": {
"value_count": {
"field": "id"
}
}
}
}
}
}
```
这个请求将返回每天邮件数量的统计数据，我们可以看到聚合函数用的是“date_histogram”，这个函数将时间戳按天数进行区分。
四、如何按字母进行分组聚合？
ES还支持按字母进行分组聚合。我们可以使用以下代码来按字母统计公司名称。
```json
GET /companies/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"by_first_letter": {
"terms": {
"script": "doc['name.keyword'].value.substring(0,1)"
}
}
}
}
```
这个请求将返回每个公司名称的首字母，以及这个字母在所有公司名称中出现的次数。
五、总结
ES的分组聚合非常强大，可以帮助我们很容易地对数据进行分析和统计。我们可以使用不同的聚合函数和条件语句来筛选数据并制作报表、统计或是实现我们的需求。
在实际应用中，我们可以结合ES的聚合查询来构建数据分析、数据挖掘或是业务智能等场景。
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