本节 es 笔记目录如下：
- 分组计数
- 平均数 avg
- 最大值 max
- 最小值 min
- 总和 sum
此次笔记用到的数据还是前一节中导入的官方提供的bank数据，用到其他数据的，下面会提供导入方式。
首先，来看一下我们导入的数据的各个字段，使用下面命令获取（命令都在 kibana 中使用）：
"_source" :
1、分组计数
我们对数据中state字段进行分组计数，计算数据中每个state种类出现的次数：
GET /bank/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "state.keyword"
}
}
}
}
其中，group_by_state是分组的名称，用来标识分组的名称，
terms则是用来分组的关键字，
state.keyword表示取值是state这个字段。
运行之后返回，可以看到返回结果按照state的值，作为key，以及doc_count作为count的数值结果返回。
对应于 MySQL 中的语法大致是：
SELECT
限定分组返回的数据结果：
使用到上一节笔记中的from和size。
在上面的语法中在aggs的size字段，是用来限定返回结果中的源数据的条数，赋值为 0 表示不返回源数据。
而要限制分类结果的size（默认十条），则是在terms下一级，与field同级。
{
2、平均数 avg
我们想知道bank这个 index 下的所有数据中age字段的平均值，也就是所有人的平均年龄，语法如下：
GET /bank/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"average_of_age": {
"avg": {
"field": "age"
}
}
}
}
主体返回结果如下：
"aggregations" : {
"average_of_age" : {
"value" : 30.171
}
}
average_of_age的value值就是我们要的 年龄平均值了。
这个语法在 MySQL 中对应如下：
SELECT
missing 值的使用：
在 es 里面，还有个missing关键字，这个字是干啥的呢？
当我们不能保证所有的数据都是完整的，尤其是涉及到查询的字段，就需要用到missing这个词。
作用是缺失值替代，也就是加了这个关键字，并且带上参数以后，在查询计算中如果查询的字段值缺失，那么就会默认使用到 missing 这个词。
bank 的数据太多了，我们可以手动创建几条数据测试：
PUT /exam/_doc/1
{
"name" : "hunter",
"grade": 60
}
PUT /exam/_doc/2
{
"name" : "paul",
"grade": 80
}
PUT /exam/_doc/3
{
"name" : "jack",
"grade": 90
}
PUT /exam/_doc/4
{
"name" : "tom",
}可以通过如下语句看一下这几条数据：
GET /exam/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
可以看到，最后一条数据是没有 grade 这个字段的，
当我们直接求取平均值：
GET /exam/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"avg_of_grade": {
"avg": {
"field": "grade"
}
}
}
}
可以看到返回结果：
"aggregations" : {
"avg_of_grade" : {
"value" : 76.66666666666667
}
}可以得出这个结果是只获取了有 grade 字段的三条数据，然后进行平均值计算。
当我们加上 missing 关键字：
GET /exam/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"avg_of_grade": {
"avg": {
"field": "grade",
"missing": 60
}
}
}
}
返回结果如下：
可以知道虽然第四条没有 grade 的数据，但是通过 missing 指定默认值，得出了计算结果。
以上就是 missing
3、最大值 max
max 的用法和 avg 的使用方法一样，语法如下：
{
返回结果：
"aggregations" : {
"max_age" : {
"value" : 40.0
}
}
使用 script 方法计算数据：
我们还可以使用 script 的方式来得出计算结果：
GET /bank/_search
{
"size": 0,
"aggs":{
"max_age": {
"max": {
"script": {
"source": "doc.age.value"
}
}
}
}
}还有一种对返回的结果进行计算的脚本方式：
GET /bank/_search
{
"size": 0,
"aggs":{
"max_age": {
"max": {
"field": "age",
"script": {
"source": "_value * params.conversion_rate",
"params": {
"conversion_rate": 1.2
}
}
}
}
}
}
4、最小值 min
最小值的计算方法和最大值相同，关键字 max 改成 min即可，如下是示例：
GET /bank/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"min_age": {
"min": {
"field": "age"
}
}
}
}
如上语法对应 MySQL 中的是：
SELECT
5、计算总和 sum
目标：计算数据中 age 的总和
{
对应于 MySQL 中的语法是：
SELECT如果要加上筛选条件，比如 state 的值为 TX 的数据的 age 的总和：
{对应于 MySQL 中的语法是：
SELECT SUM(age) FROM table_name WHERE age='TX';
