Elasticsearch 聚合(aggs)详细说明
1. 聚合的基本概念
聚合类似于SQL中的GROUP BY + 聚合函数，用于对数据进行分组、统计、计算等操作。
2. 查询中各个聚合的含义
🕐 daily_stats - 日期直方图聚合
json
"daily_stats": {
"date_histogram": {
"field": "createTime",
"calendar_interval": "day",
"time_zone": "Asia/Shanghai",
"format": "yyyy-MM-dd"
}
}
作用：
- 按天对数据进行分桶(bucket)
- 每一天的数据会被放入一个桶中
- 相当于SQL的：
GROUP BY DATE(createTime)
参数说明：
field: 用于分桶的时间字段calendar_interval: 按日历天分桶time_zone: 时区设置format: 日期格式
📊 createName_stats - Terms聚合
json
"createName_stats": {
"terms": {
"field": "createName.keyword",
"size": 100
}
}
作用：
- 在每个日期桶内，再按createName分组
- 找出每天各个createName的数据
- 相当于SQL的：
GROUP BY createName
参数说明：
field: 分组字段size: 返回前100个不同的createName
🔢 call_count - 值计数聚合
json
"call_count": {
"value_count": {
"field": "id.keyword"
}
}
作用：
- 统计每个分组中id字段的数量（非空值）
- 相当于SQL的：
COUNT(id)
👥 unique_users - 基数聚合
json
"unique_users": {
"cardinality": {
"field": "userId.keyword"
}
}
作用：
- 统计每个分组中userId的唯一值数量
- 相当于SQL的：
COUNT(DISTINCT userId)
3. 整体查询逻辑
text
第一层：按天分组 (daily_stats)
├── 2025-08-01
│ ├── 第二层：按createName分组 (createName_stats)
│ │ ├── createName1
│ │ │ ├── call_count: 调用次数
│ │ │ └── unique_users: 独立用户数
│ │ └── createName2
│ │ ├── call_count: 调用次数
│ │ └── unique_users: 独立用户数
│ ├── total_calls: 当天总调用数
│ └── total_unique_users: 当天总独立用户数
├── 2025-08-02
│ └── ... (同样的结构)
└── ...
4. 返回结果示例
json
{
"aggregations": {
"daily_stats": {
"buckets": [
{
"key_as_string": "2025-08-01",
"key": 1722470400000,
"doc_count": 150,
"createName_stats": {
"buckets": [
{
"key": "张三",
"doc_count": 80,
"call_count": { "value": 80 },
"unique_users": { "value": 15 }
},
{
"key": "李四",
"doc_count": 70,
"call_count": { "value": 70 },
"unique_users": { "value": 12 }
}
]
},
"total_calls": { "value": 150 },
"total_unique_users": { "value": 25 }
}
]
}
}
}
5. 聚合的层次关系
- 父聚合：
daily_stats(按天分组)- 子聚合：
createName_stats(按创建人分组)- 孙聚合：
call_count(调用次数统计) - 孙聚合：
unique_users(独立用户数统计)
- 孙聚合：
- 子聚合：
total_calls(每天总调用数) - 子聚合：
total_unique_users(每天总独立用户数)
- 子聚合：
6. 常用聚合类型
| 聚合类型 | 用途 | SQL等价 |
|---|---|---|
terms | 按字段值分组 | GROUP BY |
date_histogram | 按时间间隔分组 | GROUP BY DATE() |
value_count | 计数非空值 | COUNT(field) |
cardinality | 唯一值计数 | COUNT(DISTINCT field) |
sum | 求和 | SUM(field) |
avg | 平均值 | AVG(field) |
max/min | 最大/最小值 | MAX(field)/MIN(field) |
7.完整json
json
{
"size": 0,
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"tenantId.keyword": "CK0450"
}
},
{
"range": {
"createTime": {
"gte": "2025-08-01T00:00:00",
"lte": "2025-08-31T23:59:59",
"time_zone": "Asia/Shanghai"
}
}
}
]
}
},
"aggs": {
"daily_stats": {
"date_histogram": {
"field": "createTime",
"calendar_interval": "day",
"time_zone": "Asia/Shanghai",
"format": "yyyy-MM-dd"
},
"aggs": {
"createName_stats": {
"terms": {
"field": "createName.keyword",
"size": 100
},
"aggs": {
"call_count": {
"value_count": {
"field": "id.keyword"
}
},
"unique_users": {
"cardinality": {
"field": "userId.keyword"
}
}
}
},
"total_calls": {
"value_count": {
"field": "id.keyword"
}
},
"total_unique_users": {
"cardinality": {
"field": "userId.keyword"
}
}
}
}
}
}