：aggs子句

子句說明

一個關鍵詞查詢後可能會找到數以萬計的文檔，使用者不太可能瀏覽所有的文檔來擷取自己需要的資訊，有些情況下使用者感興趣的可能是一些統計的資訊。

子句文法

{
  "aggs" : [
    {
      "group_key": "field",
      "agg_fun" : ["func1", "func2"],
      "agg_filter" : "filter_expression",
      "agg_range" : [number1, number2],
      "max_group" : number,
      "order_by":"count"
    } 
  ]
}

• group_key：必選參數。field為要進行統計的欄位名，必須配置屬性欄位，欄位類型必須是整型或者string類型。

• agg_fun：必選參數。func可以為count()、sum(id)、max(id)、min(id)、distinct_count(id)五種系統函數，含義分別為：文檔個數、對ID欄位求和、取ID欄位最大值、取ID欄位最小值、對ID進行打散統計；支援同時進行多個函數的統計；

• agg_filter：選擇性參數，表示僅統計滿足特定條件的文檔，agg_filter為邏輯運算式，具體邏輯可以參考filter子句。

• range：選擇性參數，表示分段統計，可用於分布統計，只支援單個range參數。表示統計number1~number2及大於number2的區間情況。不支援string類型的欄位分布統計。

• max_group：選擇性參數，最大返回組數，預設為1000。

• order_by：選擇性參數，參數必須為count，對統計結果進行排序，不指定預設安裝group_key字典序排序。

樣本：

• 簡單統計樣本

  {
    "aggs" : [
      {
        "group_key": "group_id",
        "agg_fun" : ["sum(price)"]
  		} 
    ]
  }
  
  返回結果樣本（只展示統計結果）：
  {
  　　result: {
  　　　　facet: [
  　　　　　　{
  　　　　　　　　key: "group_id",
  　　　　　　　　items: [
  　　　　　　　　　　{
  　　　　　　　　　　　　value: 43,
  　　　　　　　　　　　　sum: 81
  　　　　　　　　　　},
  　　　　　　　　　　{
  　　　　　　　　　　　　value: 63,
  　　　　　　　　　　　　sum: 91
  　　　　　　　　　　}
  　　　　　　　　]
  　　　　　　}
  　　　　]
  　　}
  },

• 同時統計多項資訊

  {
    "aggs" : [
      {
        "group_key": "company_id",
        "agg_fun" : ["sum(id)", "max(id)", "min(id)"]
  		} 
    ]
  }

• 多groupkey統計

  {
    "aggs" : [
      {
        "group_key": "group_id",
        "agg_fun" : ["sum(price)"]
  		},
      {
        "group_key": "company_id",
        "agg_fun" : ["count()"]
  		} 
    ]
  }

• 只統計滿足條件的資料

  #只統計price大於100的資料
  {
    "aggs" : [
      {
        "group_key": "group_id",
        "agg_fun" : ["sum(price)"],
        "agg_filter" : "price > 100"
  		} 
    ]
  }

• 類精確統計

  {
    "aggs" : [
      {
        "group_key": "company_id",
        "agg_fun" : ["distinct_count(brand)"]
  		}
    ]
  }
  註：如果統計函數為distinct_count，表示開啟類精確統計（基於HLL演算法），這種統計的精度損失通常在1%以內。

  注意事項

  • 在aggregate中出現的欄位必須在定義應用結構的時候配置為屬性欄位；

  • aggregate結果會在搜尋節點facet節點中展示出來，具體值欄位名為agg_fun的名字，如sum、count等

  • 該統計子句資訊展示在facet 中，需設定config子句中的format 為fulljson 格式，才會返回並展示facet 對應內容。

  • 受引擎效能影響，aggregate統計子句預設單分區保證10w的召回量下的文檔數統計準確，超過10w的文檔數統計不保證準確，可以通過調整叢集配置來修改詞參數。

  • 如果返回的分組數過多（max_group設定過大，比如萬層級）可能會導致查詢節點（qrs），消耗大量記憶體，出現oom的情況。