GET /_search
    "aggs" : {
        "products" : { // 聚合查询名字
            "terms" : { // 聚合类型为: terms
                "field" : "product", // 根据product字段分桶
                "size" : 5 // 限制最多返回5个桶
                                    说到聚合查询，马上会想到 SQL 中的 group by，ES中也有类似的功能，名叫 Aggregation。默认，ES的聚合以分组内数量倒序排序。我们基于上面最后的统计结果，自定义聚合结果排序默认排序方式按数量升序之前说过，默认分组，提供了两个字段的返回；key 和 doc_count，如果要自定义这两个基本字段排序方式，需要在前面加上 下划线 _当然还可以按照其他聚合函数的结果排序。
                                    管道聚合查询是一种在聚合查询结果上进行进一步计算和分析的方式。它可以用于计算新的指标、进行比较、排序和筛选等操作。管道聚合查询通常作为其他聚合查询的后续处理步骤。
                                    size=0 { “aggs”: { “”: { “histogram”: { “field”: “price”, #字段名称 “interval”: 1000, #区间间隔 “keyed”: true, #返回数据的结构化类型 “min_doc_count”: , #返回桶的最小文档数阈值，即文档数小于num的桶不会被输出 “missing”: 1999 #空值的替换值，即如果文档对应字段的值为空，则默认输出1999（参数值） } } } }
                                    missing：对空值赋默认值（设置成500，上图中表示，将price缺失的数据的price设置成500）min_doc_count：设置成1，表示输出结果doc_value大于等于1的数据（过滤0）因为聚合查询使用的是doc_values的正排索引，tags.keyword有正排索引。2）对分桶后的tags取平均price（在哪个的基础上进行操作，就放在同一级）1）查询price>4000的平均price和所有商品的平均price。doc_vaules是基于磁盘的，filed_data是基于内存的。
                                    Elasticsearch 聚合使用
通常在业务开发中我们需要统计报表对一些数据进行统计，在关系型数据库中我们通常使用sql 如max min sum count group by 等配合使用进行数据统计，也可能在业务代码中进行一些数据计算，那么在es中是如何使用的呢？
同样es中也提供了类似sql中的统计方法
聚合使用
聚合分析是es中比较重要的功能特性，完成对一个查询数据集中数据的聚合计算，如：需要找出某个字段的最大值，最小值，平均值，计算综合，平均值等。同样的es作为搜索引擎兼数据库，也提供了强
                                    假如我们有一个需要选择的对象，它有两个参数来唯一确定这个对象：vport和vip（一个vip可以对应多个vport），
除此之外，还有feature_type类型，set_info集群信息，cdate日期，feature_data特征值（数字）
我们的目标是选择出一段时间内，某个类型，某个set_info下的每个vip和vport标识对象的平均特征值。所以我们需要：
1.用query来筛选指定的某...