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在 Elasticsearch 中，常见的聚合类型包括：
- Metric Aggregations（指标聚合）：用于计算数值型字段的统计值，如
avg（平均值）、sum（求和）、min（最小值）、max（最大值）、count（计数）等。 - Bucket Aggregations（桶聚合）：用于将文档分组到不同的桶中，如
terms（按字段值分组）、range（按数值范围分组）、date_range（按日期范围分组）、histogram（直方图分组）等。 - Pipeline Aggregations（管道聚合）：对其他聚合的结果进行进一步处理，如
avg_bucket（计算桶的平均值）、derivative（计算桶的导数）、cumulative_sum（计算桶的累积和）等。 - Matrix Aggregations（矩阵聚合）：用于对多个字段进行矩阵计算，如
matrix_stats（矩阵统计）。 - Parent/Child Aggregations（父子聚合）：用于处理嵌套文档或父子文档的聚合，如
nested（嵌套聚合）、reverse_nested（反向嵌套聚合）。
本题详细解读
Metric Aggregations（指标聚合）
指标聚合主要用于对数值型字段进行统计分析。常见的指标聚合包括：
avg：计算字段的平均值。sum：计算字段的总和。min：查找字段的最小值。max：查找字段的最大值。count：计算文档的数量。
Bucket Aggregations（桶聚合）
桶聚合用于将文档分组到不同的桶中，每个桶代表一组文档。常见的桶聚合包括：
terms：根据字段的唯一值进行分组。range：根据数值范围进行分组。date_range：根据日期范围进行分组。histogram：根据数值间隔进行直方图分组。
Pipeline Aggregations（管道聚合）
管道聚合是对其他聚合的结果进行进一步处理的聚合类型。常见的管道聚合包括：
avg_bucket：计算多个桶的平均值。derivative：计算桶的导数，用于分析变化率。cumulative_sum：计算桶的累积和，用于分析累积值。
Matrix Aggregations（矩阵聚合）
矩阵聚合用于对多个字段进行矩阵计算，常见的矩阵聚合包括：
matrix_stats：计算多个字段的统计信息，如协方差、相关性等。
Parent/Child Aggregations（父子聚合）
父子聚合用于处理嵌套文档或父子文档的聚合，常见的父子聚合包括：
nested：用于对嵌套文档进行聚合。reverse_nested：用于从嵌套文档返回到父文档进行聚合。