一、Bucket

一些列满足特点条件的文档集合，相当于是MySQL的group，同时它还支持嵌套关系：

• 成都属于四川。
• 成都属于四川属于中国属于亚洲。

二、Metric

一些数字运算，可以对文档字段进行统计分析，相当于是MySQL的count之类计算，会基于数据集计算结果。

三、案例实践

1、按照目的地进行统计

#按照目的地进行分桶统计
GET kibana_sample_data_flights/_search
{
	"size": 0,
	"aggs":{
		"flight_dest":{
			"terms":{
				"field":"DestCountry"
			}
		}
	}
}

2、目的地嵌套价格统计

GET kibana_sample_data_flights/_search
{
	"size": 0,
	"aggs":{
		"flight_dest":{
			"terms":{
				"field":"DestCountry"
			},
			"aggs":{
				"avg_price":{
					"avg":{
						"field":"AvgTicketPrice"
					}
				},
				"max_price":{
					"max":{
						"field":"AvgTicketPrice"
					}
				},
				"min_price":{
					"min":{
						"field":"AvgTicketPrice"
					}
				}
			}
		}
	}
}

3、额外加上天气统计

#价格统计信息+天气信息
GET kibana_sample_data_flights/_search
{
	"size": 0,
	"aggs":{
		"flight_dest":{
			"terms":{
				"field":"DestCountry"
			},
			"aggs":{
				"stats_price":{
					"stats":{
						"field":"AvgTicketPrice"
					}
				},
				"wather":{
				  "terms": {
				    "field": "DestWeather",
				    "size": 5
				  }
				}

			}
		}
	}
}

参考

Elasticsearch 核心技术与实战 (opens new window)