按时间统计
如果搜索是在 Elasticsearch 中使用频率最高的，那么构建按时间统计的 date_histogram 紧随其后。 为什么你会想用 date_histogram 呢？
假设你的数据带时间戳。 无论是什么数据（Apache 事件日志、股票买卖交易时间、棒球运动时间）只要带有时间戳都可以进行 date_histogram 分析。当你的数据有时间戳，你总是想在 时间 维度上构建指标分析：
- 今年每月销售多少台汽车？
- 这只股票最近 12 小时的价格是多少？
- 我们网站上周每小时的平均响应延迟时间是多少？
虽然通常的 histogram 都是条形图，但 date_histogram 倾向于转换成线状图以展示时间序列。 许多公司用 Elasticsearch _仅仅_ 只是为了分析时间序列数据。 date_histogram 分析是它们最基本的需要。
date_histogram 与 通常的 histogram 类似。 但不是在代表数值范围的数值字段上构建 buckets，而是在时间范围上构建 buckets。 因此每一个 bucket 都被定义成一个特定的日期大小 (比如， 1个月 或 2.5 天 )。
可以用通常的 histogram 进行时间分析吗？
从技术上来讲，是可以的。 通常的 histogram bucket（桶）是可以处理日期的。 但是它不能自动识别日期。 而用 date_histogram ，你可以指定时间段如 1 个月 ，它能聪明地知道 2 月的天数比 12 月少。 date_histogram 还具有另外一个优势，即能合理地处理时区，这可以使你用客户端的时区进行图标定制，而不是用服务器端时区。
通常的 histogram 会把日期看做是数字，这意味着你必须以微秒为单位指明时间间隔。另外聚合并不知道日历时间间隔，使得它对于日期而言几乎没什么用处。
我们的第一个例子将构建一个简单的折线图来回答如下问题： 每月销售多少台汽车？
GET /cars/transactions/_search
{
"size" : 0,
"aggs": {
"sales": {
"date_histogram": {
"field": "sold",
"interval": "month",
"format": "yyyy-MM-dd"
"min_doc_count" : 0, //强制返回空桶，默认条件下会被过滤
"extended_bounds" : {
"min" : "2014-01-01",
"max" : "2014-12-31"
}
}
}
}
}我们的查询只有一个聚合，每月构建一个 bucket。这样我们可以得到每个月销售的汽车数量。 另外还提供了一个额外的 format 参数以便 buckets 有 "好看的" 键值。 然而在内部，日期仍然是被简单表示成数值。这可能会使得 UI 设计者抱怨，因此可以提供常用的日期格式进行格式化以更方便阅读。
结果既符合预期又有一点出人意料：
{
...
"aggregations": {
"sales": {
"buckets": [
{
"key_as_string": "2014-01-01",
"key": 1388534400000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "2014-02-01",
"key": 1391212800000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "2014-05-01",
"key": 1398902400000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "2014-07-01",
"key": 1404172800000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "2014-08-01",
"key": 1406851200000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "2014-09-01",
"key": 1409529600000,
"doc_count": 0
},
{
"key_as_string": "2014-10-01",
"key": 1412121600000,
"doc_count": 1
},
{
"key_as_string": "2014-11-01",
"key": 1414800000000,
"doc_count": 2
},
{
"key_as_string": "2014-12-01",
"key": 1417478400000,
"doc_count": 0
}
]
...
}聚合结果已经完全展示了。正如你所见，我们有代表月份的 buckets，每个月的文档数目，以及美化后的 key_as_string 。
min_doc_count和extended_bounds参数：
这两个参数会强制返回一年中所有月份的结果，而不考虑结果中的文档数目。 min_doc_count 非常容易理解：它强制返回所有 buckets，即使 buckets 可能为空。
extended_bounds 参数需要一点解释。 min_doc_count 参数强制返回空 buckets，但是 Elasticsearch 默认只返回你的数据中最小值和最大值之间的 buckets。
因此如果你的数据只落在了 4 月和 7 月之间，那么你只能得到这些月份的 buckets（可能为空也可能不为空）。因此为了得到全年数据，我们需要告诉 Elasticsearch 我们想要全部 buckets， 即便那些 buckets 可能落在最小日期 之前 或 最大日期 之后 。
extended_bounds 参数正是如此。一旦你加上了这两个设置，你可以把得到的结果轻易地直接插入到你的图形库中
聚合和过滤
过滤桶：过滤聚合结果，聚合只会在过滤的结果上上进行聚合
GET /cars/transactions/_search
{
"size" : 0,
"query":{
"match": {
"make": "ford"
}
},
"aggs":{
"recent_sales": {
"filter": {
"range": {
"sold": {
"from": "now-1M"
}
}
},
"aggs": {
"average_price":{
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}后过滤器：搜索和聚合完成后，对展示结果进行过滤，对搜索和聚合过程均无影响
GET /cars/transactions/_search
{
"size" : 0,
"query": {
"match": {
"make": "ford"
}
},
"post_filter": {
"term" : {
"color" : "green"
}
},
"aggs" : {
"all_colors": {
"terms" : { "field" : "color" }
}
}
}
感谢作者：CSDN博客_date_histogram
