• buckets_path：指定聚合的名称，支持多级嵌套聚合。

其他参数：

• gap_policy

当管道聚合遇到不存在的值，有点类似于term等聚合的(missing)时所采取的策略，可选择值为：skip、insert_zeros。

• skip：此选项将丢失的数据视为bucket不存在。它将跳过桶并使用下一个可用值继续计算。

• insert_zeros：默认使用0代替。

• format

用于格式化聚合桶的输出(key)。

示例如下：

POST /_search

{

“size”: 0,

“aggs”: {

“sales_per_month”: { // @1

“date_histogram”: {

“field”: “date”,

“interval”: “month”

},

“aggs”: { // @2

“sales”: {

“sum”: {

“field”: “price”

}

}

}

},

“avg_monthly_sales”: { // @3

“avg_bucket”: {

“buckets_path”: “sales_per_month>sales”

}

}

}

}

代码@1：首先定义第一级聚合（按月）直方图聚合。

代码@2：定义第二级聚合，在按月聚合的基础上，对每个月的文档求sum。

代码@3：对上面的聚合求平均值。

其返回结果如下：

{

… // 省略

“aggregations”: {

“sales_per_month”: {

“buckets”: [

{

“key_as_string”: “2015/01/01 00:00:00”,

“key”: 1420070400000,

“doc_count”: 3,

“sales”: {

“value”: 550.0

}

},

{

“key_as_string”: “2015/02/01 00:00:00”,

“key”: 1422748800000,

“doc_count”: 2,

“sales”: {

“value”: 60.0

}

}

]

},

“avg_monthly_sales”: { // 这是对二级聚合的结果再进行一次求平均值聚合。

“value”: 328.33333333333333

}

}

}

对应的JAVA示例如下：

public static void test_pipeline_avg_buncket_aggregation() {

RestHighLevelClient client = EsClient.getClient();

try {

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();

searchRequest.indices(“aggregations_index02”);

SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();

AggregationBuilder aggregationBuild = AggregationBuilders.terms(“seller_agg”)

.field(“sellerId”)

.subAggregation(AggregationBuilders.sum(“seller_num_agg”)

.field(“num”)

)

;

sourceBuilder.aggregation(aggregationBuild);

// 添加 avg bucket pipeline

sourceBuilder.aggregation(new AvgBucketPipelineAggregationBuilder(“seller_num_agg_av”, “seller_agg>seller_num_agg”));

sourceBuilder.size(0);

searchRequest.source(sourceBuilder);

SearchResponse result = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

System.out.println(result);

} catch (Throwable e) {

e.printStackTrace();

} finally {

EsClient.close(client);

}

}

2、Percentiles Bucket Aggregation

同级管道聚合，百分位管道聚合。其JAVA示例如下：

public static void test_Percentiles_buncket_aggregation() {

RestHighLevelClient client = EsClient.getClient();

try {

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();

searchRequest.indices(“aggregations_index02”);

SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();

AggregationBuilder aggregationBuild = AggregationBuilders.terms(“seller_agg”)

.field(“sellerId”)

.subAggregation(AggregationBuilders.sum(“seller_num_agg”)

.field(“num”)

)

;

sourceBuilder.aggregation(aggregationBuild);

// 添加 avg bucket pipeline

sourceBuilder.aggregation(new PercentilesBucketPipelineAggregationBuilder(“seller_num_agg_av”, “seller_agg>seller_num_agg”));

sourceBuilder.size(0);

searchRequest.source(sourceBuilder);

SearchResponse result = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

System.out.println(result);

} catch (Throwable e) {

e.printStackTrace();

} finally {

EsClient.close(client);

}

}

其返回值如下：

{

… // 省略其他属性

“aggregations”:{

“lterms#seller_agg”:{

“doc_count_error_upper_bound”:0,

“sum_other_doc_count”:12,

“buckets”:[

{

“key”:45,

“doc_count”:567,

“sum#seller_num_agg”:{

“value”:911

}

},

{

“key”:31,

“doc_count”:324,

“sum#seller_num_agg”:{

“value”:353

}

} // 省略其他桶的显示

]

},

“percentiles_bucket#seller_num_agg_av”:{

“values”:{

“1.0”:5,

“5.0”:5,

“25.0”:10,

“50.0”:20,

“75.0”:290,

“95.0”:911,

“99.0”:911

}

}

}

}

3、Cumulative Sum Aggregation

累积管道聚合，就是就是依次将每个管道的sum聚合进行累加。

其语法(restfull)如下：

{

“cumulative_sum”: {

“buckets_path”: “the_sum”

}

}

支持的参数说明：

• buckets_path

桶聚合名称，作为管道聚合的输入信息。

• format

格式化key。

使用示例如下：

POST /sales/_search

{

“size”: 0,

“aggs” : {

“sales_per_month” : {

“date_histogram” : {

“field” : “date”,

“interval” : “month”

},

“aggs”: {

“sales”: {

“sum”: {

“field”: “price”

}

},

“cumulative_sales”: {

“cumulative_sum”: {

“buckets_path”: “sales”

}

}

}

}

}

}

其返回结果如下：

{

“took”: 11,

“timed_out”: false,

“_shards”: …,

“hits”: …,

“aggregations”: {

“sales_per_month”: {

“buckets”: [

{

“key_as_string”: “2015/01/01 00:00:00”,

“key”: 1420070400000,

“doc_count”: 3,

“sales”: {

“value”: 550.0

},

“cumulative_sales”: {

“value”: 550.0

}

},

{

“key_as_string”: “2015/02/01 00:00:00”,

“key”: 1422748800000,

“doc_count”: 2,

“sales”: {

“value”: 60.0

},

“cumulative_sales”: {

“value”: 610.0

}

},

{

“key_as_string”: “2015/03/01 00:00:00”,

“key”: 1425168000000,

“doc_count”: 2,

“sales”: {

“value”: 375.0

},

“cumulative_sales”: {

“value”: 985.0

}

}

]

}

}

}

从结果可知，cumulative_sales的值等于上一个cumulative_sales + 当前桶的sum聚合。

对应的JAVA示例如下：

{

“aggregations”:{

“date_histogram#createTime_histogram”:{

“buckets”:{

“2015-12-01 00:00:00”:{

“key_as_string”:“2015-12-01 00:00:00”,

“key”:1448928000000,

“doc_count”:6,

“sum#seller_num_agg”:{

“value”:16

},

“simple_value#Cumulative_Seller_num_agg”:{

“value”:16

}

},

“2016-01-01 00:00:00”:{

“key_as_string”:“2016-03-01 00:00:00”,

“key”:1456790400000,

“doc_count”:10,

“sum#seller_num_agg”:{

“value”:11

},

“simple_value#Cumulative_Seller_num_agg”:{

“value”:31

}

}

// … 忽略

}

}

}

}

4、Bucket Sort Aggregation

一种父管道聚合，它对其父多桶聚合的桶进行排序。并可以指定多个排序字段。每个bucket可以根据它的_key、_count或子聚合进行排序。此外，可以设置from和size的参数，以便截断结果桶。

使用语法如下：

{

“bucket_sort”: {

“sort”: [

{“sort_field_1”: {“order”: “asc”}},

{“sort_field_2”: {“order”: “desc”}},

“sort_field_3”

],

“from”: 1,

“size”: 3

}

}

支持的参数说明如下：

• sort

定义排序结构。

• from

用与对父聚合的桶进行截取，该值之前的所有桶将忽略，也就是不参与排序，默认为0。
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