Elasticsearch 通过聚合（Aggregation）和分类（Facet）两种方式来对数据进行分析和分类。
聚合的过程中，Elasticsearch根据指定的聚合方式对数据进行分组、计算和统计，返回不同维度的聚合结果。常用的聚合方式包括：
- 词条聚合（Terms Aggregation）：根据指定的字段对数据进行分组，计算每个分组的文档数量或其他统计信息。
- 范围聚合（Range Aggregation）：将数据按照指定的范围进行分组，并计算每个分组的文档数量或其他统计信息。
- 日期聚合（Date Aggregation）：将数据按照指定的日期字段进行分组，并计算每个分组的文档数量或其他统计信息。
分类的过程中，Elasticsearch根据指定的分类方式对文档进行分组，返回每个分组的文档数量或其他统计信息。常用的分类方式包括：
- 词条分类（Terms Facet）：根据指定的字段对数据进行分组，返回每个分组的文档数量或其他统计信息。
- 范围分类（Range Facet）：将数据按照指定的范围进行分组，并计算每个分组的文档数量或其他统计信息。
- 日期分类（Date Facet）：将数据按照指定的日期字段进行分组，并计算每个分组的文档数量或其他统计信息。
通过聚合和分类，Elasticsearch可以快速地对大量的数据进行分析和分类，为后续的数据挖掘和分析提供基础。
2023-05-18 22:54:57 更新