ES中的数据类型学习之Aggregate metric(聚合计算)

在Elasticsearch中，Aggregate metric（聚合计算）是一种在数据上进行计算的方式，它可以用来提供数据的统计信息，比如最小值、最大值、平均值、求和等。

聚合可以非常灵活，可以组合使用多种不同类型的聚合。下面是一些常见的聚合计算类型：

1. Min Aggregation（最小值聚合）
2. Max Aggregation（最大值聚合）
3. Sum Aggregation（求和聚合）
4. Avg Aggregation（平均值聚合）
5. Stats Aggregation（多种统计信息聚合，包括最小值、最大值、平均值、总和等）
6. Extended Stats Aggregation（扩展统计信息聚合，包括平均值、样本标准差、分位数等）

以下是一个Elasticsearch DSL查询的例子，使用了一些聚合计算：

GET /exams/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "min_grade": {
      "min": {
        "field": "grade"
      }
    },
    "max_grade": {
      "max": {
        "field": "grade"
      }
    },
    "avg_grade": {
      "avg": {
        "field": "grade"
      }
    },
    "sum_grade": {
      "sum": {
        "field": "grade"
      }
    },
    "stats_grade": {
      "stats": {
        "field": "grade"
      }
    },
    "extended_stats_grade": {
      "extended_stats": {
        "field": "grade"
      }
    }
  }
}

在这个查询中，我们对"grade"字段执行了多种聚合计算。"size": 0表示我们不需要返回任何文档，只需要聚合结果。aggs键下定义了各种聚合。这个查询将返回"grade"字段的最小值、最大值、平均值、总和以及统计信息和扩展统计信息。