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SpringBoot ES 聚合后多字段加减乘除
在SpringData Elasticsearch中，聚合统计的原理主要依赖于Elasticsearch本身的聚合框架。Elasticsearch提供了强大的聚合功能，使得你可以对文档进行各种计算和统计，从而得到有关数据集的有用信息。
Elasticsearch的聚合（Aggregation）是一种强大的数据分析和统计工具，它允许你对文档集合进行多层次、多维度的计算和分析。聚合的原理可以分为以下几个方面：
| 关键词 | 原理 |
|---|---|
| 桶（Buckets） | 桶是聚合的基本单元，它将文档分组到不同的集合中，这些集合称为桶。桶可以按照不同的标准进行分组，比如词条、范围、日期等。 |
| 度量（Metrics） | 除了桶，聚合还可以返回一些度量结果，如总和、平均值、最大值、最小值等。度量通常与桶结合使用，以提供更详细的统计信息。 |
| Pipeline Aggregations | Elasticsearch支持通过管道（pipeline）对聚合结果进行再处理。管道聚合（Pipeline Aggregations）允许你在已经聚合的结果上进行进一步的计算，例如计算平均值、求和等。 |
| 分布式计算 | Elasticsearch是一个分布式的搜索引擎，聚合的计算也是分布式的。当执行聚合查询时，Elasticsearch会将聚合任务分发到不同的分片上，然后将结果合并到一个全局结果中。 |
| 优化和缓存 | 为了提高性能，Elasticsearch会对聚合进行优化和缓存。在多次执行相同聚合查询时，Elasticsearch可能会缓存中间结果，以减少重复计算的开销。 |
| 脚本 | Elasticsearch支持使用脚本来进行聚合计算。脚本可以在聚合过程中对文档的字段进行定制的计算，从而实现更灵活的聚合操作。 |
import org.elasticsearch.script.Script;
import org.elasticsearch.script.ScriptType;
import org.elasticsearch.search.aggregations.Aggregation;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.Aggregations;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.ParsedStringTerms;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.Terms;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.TermsAggregationBuilder;
import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.AvgAggregationBuilder;
import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.MaxAggregationBuilder;
import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.MinAggregationBuilder;
import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.SumAggregationBuilder;
import org.jeecg.modules.mark.common.es.entity.AudioMarkInfo;
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import java.util.List;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
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public class ElasticSearchTest {@Autowiredprivate ElasticsearchRestTemplate restTemplate;@Testpublic void count() {String indexName = "app_student_1";NativeSearchQueryBuilder query = new NativeSearchQueryBuilder();TermsAggregationBuilder group = AggregationBuilders.terms("group").field("id");// 多字段积 聚合求 和Script script1 = new Script(ScriptType.INLINE, "painless","doc['age'].value * doc['score'].value", Collections.emptyMap());SumAggregationBuilder sum = AggregationBuilders.sum("sum").script(script1);// 多字段差 聚合求 平均数Script script2 = new Script(ScriptType.INLINE, "painless","doc['age'].value / doc['score'].value", Collections.emptyMap());AvgAggregationBuilder avg = AggregationBuilders.avg("avg").script(script2);// 多字段和 聚合求 最大值Script script3 = new Script(ScriptType.INLINE, "painless","doc['age'].value + doc['score'].value", Collections.emptyMap());MaxAggregationBuilder max = AggregationBuilders.max("max").script(script3);// 多字段商 聚合求 最小值Script script4 = new Script(ScriptType.INLINE, "painless","doc['age'].value + doc['score'].value + doc['mathScore'].value", Collections.emptyMap());MinAggregationBuilder min = AggregationBuilders.min("min").script(script4);group.subAggregation(sum);group.subAggregation(avg);group.subAggregation(max);group.subAggregation(min);SearchHits<AudioMarkInfo> search = restTemplate.search(query.build(), AudioMarkInfo.class,IndexCoordinates.of(indexName));Aggregations aggregations = search.getAggregations();ParsedStringTerms terms = aggregations.get("group");List<? extends Terms.Bucket> buckets = terms.getBuckets();for (Terms.Bucket bucket : buckets) {String id = bucket.getKeyAsString();long count = bucket.getDocCount();for (Aggregation list : bucket.getAggregations().asList()) {// TODO:}}}}