正常业务逻辑中，会出现大量的数据统计，比如说分组聚合查询，根据天进行数据的统计，记录下es分组聚合查询
{
"size": 0,
"aggs": {
"groupDate": {
"date_histogram": {
"field": "create_date",
"interval": "day",
"format": "yyyy-MM-dd"
}
}
}
}
此处使用按天分组，可用的时间间隔表达式：year, quarter, month, week, day, hour, minute, second(年份、季度、月、周、日、小时、分钟、秒)。
{
"size": 0,
"aggs": {
"groupDate": {
"date_histogram": {
"field": "create_date",
"interval": "90m",
"format": "yyyy-MM-dd"
}
}
}
}
此处也可以根据小时分组，1.5h则用分钟来表示(90m)
上面是官方提供的方法，size属性可以控制是否返回聚合的数据结果集，因为我们设置了 size 参数，所以不会有 hits 搜索结果返回。
{
"aggregations":{
"groupDate":{
"buckets":[
{
"key_as_string":"2018-08-28",
"key":1535430600000,
"doc_count":590000
},
{
"key_as_string":"2018-08-28",
"key":1535436000000,
"doc_count":470000
}
]
}
}
}
groupDate 聚合是作为 aggregations 字段的一部分被返回的，每一个 key 都与分组条件对应，我这里是根据1.5小时分组，key 将会显示分组的时间，doc_count 字段，将会告诉我们包含此项的文档数量。
下面是根据官方文档给出的api调用方式:
// 声明where 条件
BoolQueryBuilder qbs = ();
AggregationBuilder aggregation = ("agg").field("create_time")
.interval().format("yyyy-MM-dd");
SearchRequestBuilder requestBuilder = ("user_login_detail")
.setTypes("login_detail");
(qbs);
(aggregation);
SearchResponse response = ().actionGet();
Histogram agg = ().get("agg");
// For each entry
for ( entry : ()) {
String key = (());
String keyAsString = ();
long docCount = ();
("key [{" + keyAsString + "}]");
("date [{" + key + "}]");
("doc_count [{" + docCount + "}]");
}
方法提供根据天分组或者是根据时间间隔分组
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