指标聚合

本章定位：聚合是 ES 区别于普通搜索引擎的核心能力——不仅能"找到"，还能"分析"。指标聚合是最基础的分析工具。

定义与作用

**指标聚合（Metric Aggregations）**对数值字段执行统计运算：avg（平均值）、sum（总和）、max（最大值）、min（最小值）、stats（全统计五值）、cardinality（基数估算）。

完整示例：杨英的统计分析

POST /courses/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "stats_price": { "stats": { "field": "price" } },
    "avg_rating": { "avg": { "field": "rating" } },
    "total_enrollment": { "sum": { "field": "enrollment_count" } },
    "category_count": { "cardinality": { "field": "category.keyword" } }
  }
}

{
  "aggregations": {
    "stats_price": { "count": 8, "min": 19900, "max": 59900, "avg": 38400, "sum": 307200 },
    "avg_rating": { "value": 4.62 },
    "total_enrollment": { "value": 18950 },
    "category_count": { "value": 5 }
  }
}

小结

指标聚合用于数值的统计运算。stats 一次返回 count/min/max/avg/sum 五值。cardinality 是近似值（HyperLogLog++ 算法），误差约 3~5%。