两层嵌套
在我们使用不同的嵌套方案时，聚合的力量才能真正得以显现。 在前例中，我们已经看到如何将一个度量嵌入桶中，它的功能已经十分强大了。
但真正令人激动的分析来自于将桶嵌套进 另外一个桶 所能得到的结果。 现在，我们想知道每个颜色的汽车制造商的分布：
GET /cars/transactions/_search
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| {
"size" : 0,
"aggs": {
"colors": {
"terms": {
"field": "color"
},
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
},
"make": {
"terms": {
"field": "make"
}
}
}
}
}
}
|
注意前例中的 avg_price 度量仍然保持原位。
另一个聚合 make 被加入到了 color 颜色桶中。
这个聚合是 terms 桶，它会为每个汽车制造商生成唯一的桶。
这里发生了一些有趣的事。 首先，我们可能会观察到之前例子中的 avg_price 度量完全没有变化，还在原来的位置。 一个聚合的每个 层级 都可以有多个度量或桶， avg_price 度量告诉我们每种颜色汽车的平均价格。它与其他的桶和度量相互独立。
这对我们的应用非常重要，因为这里面有很多相互关联，但又完全不同的度量需要收集。聚合使我们能够用一次数据请求获得所有的这些信息。
另外一件值得注意的重要事情是我们新增的这个 make 聚合，它是一个 terms 桶（嵌套在 colors 、 terms 桶内）。这意味着它会为数据集中的每个唯一组合生成（ color 、 make ）元组。
让我们看看返回的响应（为了简单我们只显示部分结果）：
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| {
"aggregations": {
"colors": {
"buckets": [
{
"key": "red",
"doc_count": 4,
"make": {
"buckets": [
{
"key": "honda",
"doc_count": 3
},
{
"key": "bmw",
"doc_count": 1
}
]
},
"avg_price": {
"value": 32500
}
}
}
}
}
|
三层嵌套
让我们回到话题的原点，在进入新话题之前，对我们的示例做最后一个修改， 为每个汽车生成商计算最低和最高的价格：
GET /cars/transactions/_search
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| {
"size" : 0,
"aggs": {
"colors": {
"terms": {
"field": "color"
},
"aggs": {
"avg_price": { "avg": { "field": "price" }
},
"make" : {
"terms" : {
"field" : "make"
},
"aggs" : {
"min_price" : { "min": { "field": "price"} },
"max_price" : { "max": { "field": "price"} }
}
}
}
}
}
}
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我们需要增加另外一个嵌套的 aggs 层级。
然后包括 min 最小度量。
以及 max 最大度量。
得到以下输出（只显示部分结果）：
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| {
...
"aggregations": {
"colors": {
"buckets": [
{
"key": "red",
"doc_count": 4,
"make": {
"buckets": [
{
"key": "honda",
"doc_count": 3,
"min_price": {
"value": 10000
},
"max_price": {
"value": 20000
}
},
{
"key": "bmw",
"doc_count": 1,
"min_price": {
"value": 80000
},
"max_price": {
"value": 80000
}
}
]
},
"avg_price": {
"value": 32500
}
},
...
|
有了这两个桶，我们可以对查询的结果进行扩展并得到以下信息：
有四辆红色车。
红色车的平均售价是 $32，500 美元。
其中三辆红色车是 Honda 本田制造，一辆是 BMW 宝马制造。
最便宜的红色本田售价为 $10，000 美元。
最贵的红色本田售价为 $20，000 美元。
