一、介绍 (偏自我理解)
1.ES聚合查询通用流程
1.分组 （ 好比Mysql ---> group by ）
2.组内聚合 也叫 组内指标（ 好比Mysql ---> SUM()、COUNT()、AVG()、MAX()、MIN() ）
2.桶（我要是es开发者，我起名叫啥都行）
1.满足特定条件的文档的集合，叫做桶。
桶的就是一组数据的集合，对数据分组后，得到一组组的数据，就是一个个的桶
3.指标
1.指标指的是对文档进行统计计算方式，又叫指标聚合。
2.强大之处就是，前面将数据经过一轮桶聚合，把数据分成一个个的桶之后，我们根据上面计算指标对桶内的数据进行统计。
4.举例说明
下面看个简单的聚合查询的例子：
假设存在一个order索引，存储了每一笔汽车销售订单，里面包含了汽车颜色字段color.
上面使用了terms桶聚合，而且没有明确指定指标聚合函数，默认使用的是Value Count聚合指标统计文档总数， 整个统计的意思是统计每一种汽车颜色的销量。
5.常用方法
常用的统计函数如下：
- Value Count - 类似sql的count函数，统计总数
- Cardinality - 类似SQL的count(DISTINCT 字段)， 统计不重复的数据总数
- Avg - 求平均值
- Sum - 求和
- Max - 求最大值
- Min - 求最小值
4.上货 （需求：用户搜索热词检索出搜索最多的Top10）
1.首先检索热词，用户在input框输入的时候，每点查询，数据的信息都需要入库，好在咱们es中统计热词
2.插入就不展示了，就说说简单的热词如何分组排序显示。
3.Kibana操作
我觉得这样再看Java操作就很好理解了 ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
4.Java操作
将最终结果，包括关键字以及该关键字的出现次数都return给前端，让前端大哥去处理把。
5.福利 （ES聚合用法）
本节只使用了最简单的类似SQL的group by的Es Terms()函数 更多细节有很多
ES常用的桶聚合如下：
1）Terms聚合 - 类似SQL的group by，根据字段唯一值分组
2）Histogram聚合 - 根据数值间隔分组，例如: 价格按100间隔分组，0、100、200、300等等
3）Date histogram聚合 - 根据时间间隔分组，例如：按月、按天、按小时分组
4）Range聚合 - 按数值范围分组，例如: 0-150一组，150-200一组，200-500一组。
提示：桶聚合一般不单独使用，都是配合指标聚合一起使用，对数据分组之后肯定要统计桶内数据，在ES中如果没有明确指定指标聚合，默认使用Value Count指标聚合，统计桶内文档总数。