简单的聚合查询：关键字aggs

• 在使用es聚合函数时应该需要知道一些必要的名次 度量和桶
• 度量： Metric Aggregations(度量聚合) Metric聚合，主要针对数值类型的字段，类似于关系型数据库中的sum、avg、max、min等聚合类型
  参考文章
• 桶聚合：Buket Aggregations(桶聚合) 不像metrics Aggregations(度量聚合)那样计算字段上的度量，而是创建文档桶，每个文件桶有效地定义一个文档集。除了bucket本身之外，bucket聚合还计算并返回“落入”每个bucket的文档的数量。
  就如同将一个大桶的水按一定的条件分到其他的小桶中。
  与度量聚合相反，桶聚合可以嵌套子聚合。这些子聚合将为它们的“父”桶聚合创建的桶进行聚合。
  参考文章;常用桶聚合一览
  参考文章;Terms Aggregation与Significant Terms Aggregation
  ES Bucket Aggregations对标关系型数据库的(group by)。

• 聚集的具体结构：

1. 使用查询中同样的json请求来定义他们，而且需要试用版aggs或aggr...来进行标记。需要给每个聚集起一个名字，定义它的类型以及和该类型相关的选项

一些技术的番外篇
ElasticSearch - 嵌套对象 nested
ElasticSearch 桶内排序 bucket_sort bucket_sort 类似于aggs的一个聚合函数

实际操作json构建

{
    "query": {
        "range": {
            "pay_time": {
                "gte": "2020-11-01",
                "lt": "2020-11-12",
                "format": "yyyy-MM-dd"
            }
        }
    },
    "aggs": {
        "temr_cityCode": {
            "terms": {
                "field": "city_code"
            },
            "aggs": {
                "percentiles_free": {
                    "percentiles": {
                        "field": "actual_paid_fee",
                        "percents": [
                            1,
                            5,
                            25,
                            50,
                            75,
                            95,
                            99
                        ]
                    }
                },
                "sum_free": {
                    "sum": {
                        "field": "actual_paid_fee"
                    }
                },

                "r_bucket_sort": {
                    "bucket_sort": {
                        "sort": {
                            "sum_free": {
                                "order": "desc"
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    },
    "size": 0
}

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [{
                "term": {
                    "city_code": {
                        "value": "320400"
                    }
                }
            }],
            "filter": {
                "range": {
                    "pay_time": {
                        "gte": "2020-11-01",
                        "lt": "2020-11-12",
                        "format": "yyyy-MM-dd"
                    }
                }
            }
        }
    },
    "aggs": {
        "temr_cityCode": {
            "terms": {
                "field": "open_buyer_id",
                "shard_size": 1000,
                "size": 1000
            },
            "aggs": {
                "percentiles_free": {
                    "percentiles": {
                        "field": "actual_paid_fee",
                        "percents": [
                            1,
                            5,
                            25,
                            50,
                            75,
                            95,
                            99
                        ]
                    }
                },
                "sum_free": {
                    "sum": {
                        "field": "actual_paid_fee"
                    }
                },
                "r_bucket_sort": {
                    "bucket_sort": {
                        "sort": {
                            "sum_free": {
                                "order": "desc"
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    },
    "size": 0
}{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [{
                "term": {
                    "city_code": {
                        "value": "320400"
                    }
                }
            }],
            "filter": {
                "range": {
                    "pay_time": {
                        "gte": "2020-11-01",
                        "lt": "2020-11-12",
                        "format": "yyyy-MM-dd"
                    }
                }
            }
        }
    },
    "aggs": {
        "temr_cityCode": {
            "terms": {
                "field": "open_buyer_id",
                "shard_size": 1000,
                "size": 1000
            },
            "aggs": {
                "percentiles_free": {
                    "percentiles": {
                        "field": "actual_paid_fee",
                        "percents": [
                            1,
                            5,
                            25,
                            50,
                            75,
                            95,
                            99
                        ]
                    }
                },
                "sum_free": {
                    "sum": {
                        "field": "actual_paid_fee"
                    }
                },
                "r_bucket_sort": {
                    "bucket_sort": {
                        "sort": {
                            "sum_free": {
                                "order": "desc"
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    },
    "size": 0
}