ElasticSearch学习--数据聚合
介绍
数据聚合可以帮助我们对海量的数据进行统计分析，如果结合kibana，我们还能形成可视化的图形报表。自动补全可以根据用户输入的部分关键字去自动补全和提示。数据同步可以帮助我们解决es和mysql的数据一致性问题。集群可以帮助我们了解结构和不同节点的职责和角色
聚合的种类
注意：参与聚合的字段类型一定不能是text，但是可以是一些其他不分词的，结构化的类型，比如keyword，数值，日期，布尔
Bucket聚合
全局聚合
上面这种聚合是全局的聚合，如果数据量特别大，对效率影响很大，所以我们需要一种可以指定范围的办法
范围聚合
总结
Metrics聚合
RestAPI实现聚合
与之前的搜索功能类似，也分为请求条件的组装以及相应结果的解析
多条件聚合
过滤条件聚合
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