這些聚合功能可以根據它們的作用和應用場景分為幾大類，以下是分類后的結果：

1.基礎聚合（Basic Aggregations）

? Terms（字段聚合）

根據字段值對數據進行分組并統計。

例子：按產品類別統計銷售數量。

? Histogram（直方圖）

將數值數據分桶并統計每個桶內的數據數量。

例子：按年齡區間統計用戶數量。

? Date histogram（日期直方圖）

按固定時間間隔對日期數據進行分桶并統計。

例子：按月統計用戶注冊數量。

? Range（范圍聚合）

根據數值范圍對數據進行分桶并統計。

例子：按價格區間統計商品數量。

? Missing（缺失值）

統計缺失字段的數據。

例子：統計用戶未填寫地址的數量。

? Global（全局聚合）

對整個數據集進行全局統計。

例子：計算總銷售額。

2.時間序列聚合（Time Series Aggregations）

? Date histogram（日期直方圖）

按固定時間間隔對日期數據進行分桶并統計。

例子：按月統計用戶注冊數量。

? Auto-interval date histogram（自動間隔日期直方圖）

根據數據的時間分布自動劃分時間間隔，并生成直方圖。

例子：分析網站訪問日志，自動按小時或天生成訪問量直方圖。

? Time series（時間序列）

按時間順序對數據進行聚合和分析，常用于趨勢分析和預測。

例子：分析股票價格的時間序列變化。

3.地理聚合（Geospatial Aggregations）

? Geo-distance（地理距離）

根據地理坐標計算距離。

例子：計算用戶與最近的門店之間的距離。

? Geohash grid（Geohash網格）

使用Geohash算法將地理區域劃分為網格，并統計網格內的數據。

例子：統計不同地區的用戶分布。

? Geohex grid（Geohex網格）

使用Geohex算法劃分地理區域并統計數據。

例子：分析城市中不同區域的交通流量。

? Geotile grid（地理瓦片網格）

使用地理瓦片技術劃分區域并統計數據。

例子：分析全球范圍內的氣象數據分布。

4.文本和分類聚合（Text and Categorization Aggregations）

? Categorize text（文本分類）

將文本數據歸類到預定義的類別中。

例子：將新聞文章分類為體育、財經、娛樂等。

? Significant terms（顯著項聚合）

找出數據中顯著的項，通常用于文本分析，識別重要或異常的關鍵詞。

例子：分析用戶評論，找出顯著的負面或正面詞匯。

? Significant text（顯著文本聚合）

找出文本數據中顯著的文本片段，通常用于情感分析或異常檢測。

例子：分析產品評論，找出顯著的負面或正面評論片段。

5.采樣和過濾聚合（Sampling and Filtering Aggregations）

? Filter（過濾器）

根據條件過濾數據。

例子：過濾出價格大于100元的商品。

? Filters（多過濾器）

使用多個過濾條件對數據進行分類。

例子：根據價格和品牌分類商品。

? Sampler（采樣器）

從數據集中抽取樣本進行聚合，用于減少計算量，提高性能。

例子：從大量日志數據中抽取10%的樣本進行分析。

? Random sampler（隨機采樣器）

從數據集中隨機抽取樣本。

例子：從大量用戶中隨機抽取100個用戶。

? Diversified sampler（多樣化采樣器）

從數據集中隨機抽取多樣化樣本。

例子：從大量商品中隨機抽取不同類別的樣本。

6.嵌套和復雜結構聚合（Nested and Complex Structure Aggregations）

? Children（子聚合）

在嵌套文檔結構中，對子文檔進行聚合操作。

例子：在電商數據中，對訂單中的商品明細進行聚合。

? Parent（父聚合）

在嵌套文檔結構中，對父文檔進行聚合操作。

例子：統計每個訂單的總金額。

? Reverse nested（反向嵌套聚合）

在嵌套文檔結構中，從子文檔聚合到父文檔。

例子：統計每個商品所屬訂單的數量。

? Nested（嵌套聚合）

在嵌套文檔結構中進行聚合操作。

例子：在多級評論結構中統計評論數量。

? Composite（復合聚合）

結合多個聚合條件，生成更復雜的聚合結果。

例子：按地區和產品類別統計銷售額。

7.統計和分析聚合（Statistical and Analytical Aggregations）

? Frequent item sets（頻繁項集）

找出數據中頻繁出現的項集。

例子：在購物籃中找出頻繁購買的商品組合。

? Rare terms（稀有項聚合）

找出數據中出現頻率較低的項。

例子：找出罕見的用戶行為。

? Variable width histogram（可變寬度直方圖）

根據數據分布動態調整直方圖的桶寬度，適合處理數據分布不均勻的情況。

例子：分析用戶收入分布，動態調整桶寬度以更好地展示數據。

? Subtleties of bucketing range fields（范圍字段分桶的微妙之處）

在對范圍字段進行分桶時需要注意的細節，例如如何處理邊界值、如何選擇合適的桶寬度等。

例子：在按價格區間分桶時，需要考慮是否包含邊界值。

8.網絡和IP聚合（Network and IP Aggregations）

? IP prefix（IP前綴）

根據IP地址的前綴進行聚合。

例子：按IP段統計訪問來源。

? IP range（IP范圍）

統計特定IP范圍內的數據。

例子：統計來自某個IP段的流量。

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通過這樣的分類，可以更清晰地理解每種聚合功能的用途和適用場景，便于在實際數據分析中選擇合適的工具。

按照聚合功能是否涉及單個桶（Single Bucket）或多個桶（Multi-Bucket）進行分類，可以將這些聚合功能分為兩大類。單桶聚合主要用于對整個數據集或特定子集進行全局統計，而多桶聚合則用于將數據劃分到多個桶中進行分組統計。

1.單桶聚合（Single Bucket Aggregations）
單桶聚合通常用于對整個數據集或特定子集進行全局統計，不涉及將數據劃分到多個桶中。

1.1 Global（全局聚合）

? 作用：對整個數據集進行全局統計，不考慮數據的分組或分桶。

? 例子：計算總銷售額。

? 響應：返回整個數據集的總銷售額。

1.2 Missing（缺失值聚合）

? 作用：統計缺失字段的數據。

? 例子：統計用戶未填寫地址的數量。

? 響應：返回缺失地址的用戶數量。

1.3 Filter（過濾器聚合）

? 作用：根據條件過濾數據后進行統計。

? 例子：過濾出價格大于100元的商品數量。

? 響應：返回符合條件的商品數量。

1.4 Sampler（采樣器聚合）

? 作用：從數據集中抽取樣本進行聚合。

? 例子：從大量日志數據中抽取10%的樣本進行分析。

? 響應：返回抽取樣本的聚合結果。

1.5 Reverse Nested（反向嵌套聚合）

? 作用：在嵌套文檔結構中，從子文檔聚合到父文檔。

? 例子：統計每個商品所屬訂單的數量。

? 響應：返回每個商品所屬訂單的總數。

2.多桶聚合（Multi-Bucket Aggregations）
多桶聚合用于將數據劃分到多個桶中進行分組統計，每個桶代表一個特定的分組條件。

2.1 Terms（字段聚合）

? 作用：根據字段值對數據進行分組并統計。

? 例子：按產品類別統計銷售數量。

? 響應：返回每個產品類別的銷售數量，例如“電子產品：100件，服裝：200件”。

2.2 Histogram（直方圖）

? 作用：將數值數據分桶并統計每個桶內的數據數量。

? 例子：按年齡區間統計用戶數量。

? 響應：顯示每個年齡區間的用戶數量。

2.3 Date Histogram（日期直方圖）

? 作用：按固定時間間隔對日期數據進行分桶并統計。

? 例子：按月統計用戶注冊數量。

? 響應：顯示每月注冊用戶數的變化趨勢。

2.4 Range（范圍聚合）

? 作用：根據數值范圍對數據進行分桶并統計。

? 例子：按價格區間統計商品數量。

? 響應：顯示每個價格區間的商品數量。

2.5 Date Range（日期范圍聚合）

? 作用：統計特定日期范圍內的數據。

? 例子：統計2024年1月1日至2024年12月31日內的訂單數量。

? 響應：返回該日期范圍內的訂單總數。

2.6 Geo-Distance（地理距離聚合）

? 作用：根據地理坐標計算距離并分桶。

? 例子：計算用戶與最近的門店之間的距離。

? 響應：返回距離最近的門店及其距離。

2.7 Geohash Grid（Geohash網格聚合）

? 作用：使用Geohash算法將地理區域劃分為網格，并統計網格內的數據。

? 例子：統計不同地區的用戶分布。

? 響應：顯示每個網格內的用戶數量。

2.8 Geohex Grid（Geohex網格聚合）

? 作用：使用Geohex算法劃分地理區域并統計數據。

? 例子：分析城市中不同區域的交通流量。

? 響應：顯示每個區域的流量分布。

2.9 Geotile Grid（地理瓦片網格聚合）

? 作用：使用地理瓦片技術劃分區域并統計數據。

? 例子：分析全球范圍內的氣象數據分布。

? 響應：顯示每個瓦片區域的氣象數據。

2.10 IP Range（IP范圍聚合）

? 作用：統計特定IP范圍內的數據。

? 例子：統計來自某個IP段的流量。

? 響應：返回該IP范圍內的流量數據。

2.11 Multi Terms（多字段聚合）

? 作用：根據多個字段進行分組并統計。

? 例子：按國家和城市統計用戶數量。

? 響應：顯示每個國家和城市的用戶數量。

2.12 Composite（復合聚合）

? 作用：結合多個聚合條件，生成更復雜的聚合結果。

? 例子：按地區和產品類別統計銷售額。

? 響應：顯示每個地區不同產品的銷售額。

2.13 Significant Terms（顯著項聚合）

? 作用：找出數據中顯著的項，通常用于文本分析。

? 例子：分析用戶評論，找出顯著的負面或正面詞匯。

? 響應：返回顯著的關鍵詞及其重要性評分。

2.14 Significant Text（顯著文本聚合）

? 作用：找出文本數據中顯著的文本片段。

? 例子：分析產品評論，找出顯著的負面或正面評論片段。

? 響應：返回顯著的文本片段及其重要性評分。

2.15 Variable Width Histogram（可變寬度直方圖）

? 作用：根據數據分布動態調整直方圖的桶寬度。

? 例子：分析用戶收入分布，動態調整桶寬度以更好地展示數據。

? 響應：顯示更合理的收入分布直方圖。

2.16 Time Series（時間序列聚合）

? 作用：按時間順序對數據進行聚合和分析。

? 例子：分析股票價格的時間序列變化。

? 響應：返回股票價格隨時間的變化趨勢。

2.17 Auto-Interval Date Histogram（自動間隔日期直方圖）

? 作用：根據數據的時間分布自動劃分時間間隔，并生成直方圖。

? 例子：分析網站訪問日志，自動按小時或天生成訪問量直方圖。

? 響應：顯示每天的訪問量峰值和低谷。

2.18 Frequent Item Sets（頻繁項集聚合）

? 作用：找出數據中頻繁出現的項集。

? 例子：在購物籃中找出頻繁購買的商品組合。

? 響應：發現“牛奶+面包”是常見的購買組合。

2.19 Rare Terms（稀有項聚合）

? 作用：找出數據中出現頻率較低的項。

? 例子：找出罕見的用戶行為。

? 響應：返回出現次數較少的行為類型。

2.20 Diversified Sampler（多樣化采樣器）

? 作用：從數據集中隨機抽取多樣化樣本。

? 例子：從大量商品中隨機抽取不同類別的樣本。

? 響應：返回包含不同類別商品的樣本集合。

2.21 Random Sampler（隨機采樣器）

? 作用：從數據集中隨機抽取樣本。

? 例子：從大量用戶中隨機抽取100個用戶。

? 響應：返回隨機抽取的用戶樣本。

2.22 Nested（嵌套聚合）

? 作用：在嵌套文檔結構中進行聚合操作。

? 例子：在多級評論結構中統計評論數量。

? 響應：返回每個頂級評論下的子評論數量。

2.23 Children（子聚合）

? 作用：在嵌套文檔結構中，對子文檔進行聚合操作。

? 例子：在電商數據中，對訂單中的商品明細進行聚合。

? 響應：統計某個訂單中不同商品的數量。

2.24 Parent（父聚合）

? 作用：在嵌套文檔結構中，對父文檔進行聚合操作。

? 例子：統計每個訂單的總金額。

? 響應：返回每個訂單的金額總和。

2.25 Categorize Text（文本分類聚合）

? 作用：將文本數據歸類到預定義的類別中。

? 例子：將新聞文章分類為體育、財經、娛樂等。

? 響應：文本“NBA總決賽”被分類到“體育”類別。

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總結

? 單桶聚合：主要用于全局統計，不涉及分組，適合對整個數據集或特定子集進行簡單統計。

? 多桶聚合：用于將數據劃分到多個桶中進行分組統計，適合對數據進行更細粒度的分析，例如按時間、數值范圍或類別進行分組。

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