Elasticsearch有一个功能叫做聚合（aggregations），它允许你在数据上生成复杂的分析统计。它很像SQL中的GROUP BY，但是功能更强大。
举个例子，让我们找到所有职员中共同点（兴趣爱好）是什么：
GET /megacorp/employee/_search
{
"aggs" : {
"all_interests" : {
"terms" : { "field" : "interests" }
}
}
}
暂时先忽略语法只看查询结果：
{
...
"hits" : {...},
"aggregations" : {
"all_interests" : {
"buckets" : [
{
"key" : "music",
"doc_count" : 2
}，
{
"key" : "sports",
"doc_count" : 1
}]
}
}
}
我们可以看到两个职员对音乐有兴趣，一个喜欢运动。这些数据并没有被先计算好，它们是实时的从匹配查询语句的文档中动态计算生成的。
找到所有姓“Smith”的人最大的共同点（兴趣爱好）。
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match" : {
"last_name" : "smith"
}
},
"aggs" : {
"all_interests" : {
"terms" : {
"field" : "interests"
}
}
}
}
聚合也允许分级汇总。例如，让我们统计每种兴趣下职员的平均年龄：
GET /megacorp/employee/_search
{
"aggs" : {
"all_interests" : {
"terms" : {"field" : "interests" },
"aggs" : {
"avg_age" : {
"avg" : {"field" : "age" }
}
}
}
}
}
当然这次返回的聚合结果有些复杂，但仍然很容易理解：
...
"all_interests": { "buckets": [ { "key": "music", "doc_count": 2, "avg_age": { "value": 28.5 } }, { "key": "sport", "doc_count": 1, "avg_age": { "value": 25 } }, ] }
该聚合结果比之前的聚合结果更加丰富。我们依然得到了兴趣以及数量（指具有该兴趣的员工人数）的列表，但是现在每个兴趣额外拥有avg_age字段来显示具有该兴趣员工的平均年龄。
