返回一個字段中的最小值，類似于SQL中的min。

• 參數(shù)

  參數(shù)	說明
  name	自定義的統(tǒng)計聚合名稱，用于區(qū)分不同的統(tǒng)計聚合，可根據(jù)此名稱獲取本次統(tǒng)計聚合結(jié)果。
  field	用于統(tǒng)計聚合的字段，僅支持Long、Double和Date類型。
  missing	當某行數(shù)據(jù)中的字段為空時，字段值的默認值。 如果未設(shè)置missing值，則在統(tǒng)計聚合時會忽略該行。 如果設(shè)置了missing值，則使用missing值作為字段值的默認值參與統(tǒng)計聚合。

• 示例

  統(tǒng)計年齡為18歲的人中得分的最低分數(shù)。

  query = TermQuery('age', 18)
  agg = Min('score', name = 'min')
  
  search_response = client.search(table_name, index_name,
                                  SearchQuery(query, next_token = None, limit=0, aggs=[agg]),
                                  columns_to_get = ColumnsToGet(return_type = ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))
  
  for agg_result in search_response.agg_results:
      print('{\n"name":"%s",\n"value":%s\n}\n' % (agg_result.name, str(agg_result.value)))

返回一個字段中的最大值，類似于SQL中的max。

• 參數(shù)

  參數(shù)	說明
  name	自定義的統(tǒng)計聚合名稱，用于區(qū)分不同的統(tǒng)計聚合，可根據(jù)此名稱獲取本次統(tǒng)計聚合結(jié)果。
  field	用于統(tǒng)計聚合的字段，僅支持Long、Double和Date類型。
  missing	當某行數(shù)據(jù)中的字段為空時，字段值的默認值。 如果未設(shè)置missing值，則在統(tǒng)計聚合時會忽略該行。 如果設(shè)置了missing值，則使用missing值作為字段值的默認值參與統(tǒng)計聚合。

• 示例

  統(tǒng)計年齡為18歲的人中得分的最高分數(shù)。如果某人沒有分數(shù)，則對應分數(shù)的默認值為0。

  query = TermQuery('age', 18)
  agg = Max('score', missing_value = 0, name = 'max')
  
  search_response = client.search(table_name, index_name,
                                  SearchQuery(query, next_token = None, limit=0, aggs=[agg]),
                                  columns_to_get = ColumnsToGet(return_type = ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))
  
  for agg_result in search_response.agg_results:
      print('{\n"name":"%s",\n"value":%s\n}\n' % (agg_result.name, str(agg_result.value)))

返回數(shù)值字段的總數(shù)，類似于SQL中的sum。

• 參數(shù)

  參數(shù)	說明
  name	自定義的統(tǒng)計聚合名稱，用于區(qū)分不同的統(tǒng)計聚合，可根據(jù)此名稱獲取本次統(tǒng)計聚合結(jié)果。
  field	用于統(tǒng)計聚合的字段，僅支持Long和Double類型。
  missing	當某行數(shù)據(jù)中的字段為空時，字段值的默認值。 如果未設(shè)置missing值，則在統(tǒng)計聚合時會忽略該行。 如果設(shè)置了missing值，則使用missing值作為字段值的默認值參與統(tǒng)計聚合。

• 示例

  統(tǒng)計年齡為18歲的所有人得分的總和。

  query = TermQuery('age', 18)
  agg = Sum('score', name = 'sum')
  
  search_response = client.search(table_name, index_name,
                                  SearchQuery(query, next_token = None, limit=2, aggs=[agg]),
                                  columns_to_get = ColumnsToGet(return_type = ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))
  
  for agg_result in search_response.agg_results:
      print('{\n"name":"%s",\n"value":%s\n}\n' % (agg_result.name, str(agg_result.value)))

返回數(shù)值字段的平均值，類似于SQL中的avg。

• 參數(shù)

  參數(shù)	說明
  name	自定義的統(tǒng)計聚合名稱，用于區(qū)分不同的統(tǒng)計聚合，可根據(jù)此名稱獲取本次統(tǒng)計聚合結(jié)果。
  field	用于統(tǒng)計聚合的字段，僅支持Long、Double和Date類型。
  missing	當某行數(shù)據(jù)中的字段為空時，字段值的默認值。 如果未設(shè)置missing值，則在統(tǒng)計聚合時會忽略該行。 如果設(shè)置了missing值，則使用missing值作為字段值的默認值參與統(tǒng)計聚合。

• 示例

  統(tǒng)計年齡為18歲的所有人得分的平均分。

  query = TermQuery('age', 18)
  agg = Avg('score', name = 'avg')
  
  search_response = client.search(table_name, index_name,
                                  SearchQuery(query, next_token = None, limit=2, aggs=[agg]),
                                  columns_to_get = ColumnsToGet(return_type = ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))
  
  for agg_result in search_response.agg_results:
      print('{\n"name":"%s",\n"value":%s\n}\n' % (agg_result.name, str(agg_result.value)))

• 參數(shù)

  參數(shù)	說明
  name	自定義的統(tǒng)計聚合名稱，用于區(qū)分不同的統(tǒng)計聚合，可根據(jù)此名稱獲取本次統(tǒng)計聚合結(jié)果。
  field	用于統(tǒng)計聚合的字段，僅支持Long、Double、Boolean、Keyword、Geo_point和Date類型。

• 示例

  統(tǒng)計年齡為18歲的人中參加考試有分數(shù)的人數(shù)。

  
  query = TermQuery('age', 18)
  agg = Count('score', name = 'count')
  
  search_response = client.search(table_name, index_name,
                                  SearchQuery(query, next_token = None, limit=2, aggs=[agg]),
                                  columns_to_get = ColumnsToGet(return_type = ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))
  
  for agg_result in search_response.agg_results:
      print('{\n"name":"%s",\n"value":%s\n}\n' % (agg_result.name, str(agg_result.value)))

• 參數(shù)

  參數(shù)	說明
  name	自定義的統(tǒng)計聚合名稱，用于區(qū)分不同的統(tǒng)計聚合，可根據(jù)此名稱獲取本次統(tǒng)計聚合結(jié)果。
  field	用于統(tǒng)計聚合的字段，僅支持Long、Double、Boolean、Keyword、Geo_point和Date類型。
  missing	當某行數(shù)據(jù)中的字段為空時，字段值的默認值。 如果未設(shè)置Missing值，則在統(tǒng)計聚合時會忽略該行。 如果設(shè)置了Missing值，則使用Missing值作為字段值的默認值參與統(tǒng)計聚合。

• 示例

  去重統(tǒng)計年齡為18歲的人中一共有多少種不同的姓名。

  query = TermQuery('age', 18)
  agg = DistinctCount('name', name = 'distinct_name')
  
  search_response = client.search(table_name, index_name,
                                  SearchQuery(query, next_token = None, limit=2, aggs=[agg]),
                                  columns_to_get = ColumnsToGet(return_type = ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))
  
  for agg_result in search_response.agg_results:
      print('{\n"name":"%s",\n"value":%s\n}\n' % (agg_result.name, str(agg_result.value)))

百分位統(tǒng)計常用來統(tǒng)計一組數(shù)據(jù)的百分位分布情況，例如在日常系統(tǒng)運維中統(tǒng)計每次請求訪問的耗時情況時，需要關(guān)注系統(tǒng)請求耗時的P25、P50、P90、P99值等分布情況。

• 參數(shù)

  參數(shù)	說明
  name	自定義的統(tǒng)計聚合名稱，用于區(qū)分不同的統(tǒng)計聚合，可根據(jù)此名稱獲取本次統(tǒng)計聚合結(jié)果。
  field	用于統(tǒng)計聚合的字段，僅支持Long、Double和Date類型。
  percentiles	百分位分布例如50、90、99，可根據(jù)需要設(shè)置一個或者多個百分位。
  missing_value	當某行數(shù)據(jù)中的字段為空時，字段值的默認值。 如果未設(shè)置missing_value值，則在統(tǒng)計聚合時會忽略該行。 如果設(shè)置了missing_value值，則使用missing_value值作為字段值的默認值參與統(tǒng)計聚合。

• 示例

  query = TermQuery('product', '10010')
  agg = Percentiles('latency', percentiles_list = [50, 90, 95])
  
  search_response = client.search(table_name, index_name,
                                  SearchQuery(query, next_token = None, limit=2, aggs=[agg]),
                                  columns_to_get = ColumnsToGet(return_type = ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))
  
  for agg_result in search_response.agg_results:
      print('percentiles:%s' % agg_result.name)
      for item in agg_result.value:
          print('%s:%s' % (str(item.key), str(item.value)))

• 參數(shù)

  參數(shù)	說明
  name	自定義的統(tǒng)計聚合名稱，用于區(qū)分不同的統(tǒng)計聚合，可根據(jù)此名稱獲取本次統(tǒng)計聚合結(jié)果。
  field	用于統(tǒng)計聚合的字段，僅支持Long、Double、Boolean、Keyword和Date類型。
  size	返回的分組數(shù)量，默認值為10。最大值為2000。當分組數(shù)量超過2000時，只會返回前2000個分組。
  group_by_sort	分組中的item排序規(guī)則，默認按照分組中item的數(shù)量降序排序，多個排序則按照添加的順序進行排列。支持的參數(shù)如下： 按照值的字典序升序排列 按照值的字典序降序排列 按照行數(shù)升序排列 按照行數(shù)降序排列 按照子統(tǒng)計聚合結(jié)果中值升序排列 按照子統(tǒng)計聚合結(jié)果中值降序排列
  sub_aggs和sub_group_bys	子統(tǒng)計聚合，子統(tǒng)計聚合會根據(jù)分組內(nèi)容再進行一次統(tǒng)計聚合分析。 場景 統(tǒng)計每個類別的商品數(shù)量，且統(tǒng)計每個類別價格的最大值和最小值。 方法 最外層的統(tǒng)計聚合是根據(jù)類別進行分組，再添加兩個子統(tǒng)計聚合求價格的最大值和最小值。 結(jié)果示例 水果：5個（其中價格的最大值為15，最小值為3） 洗漱用品：10個（其中價格的最大值為98，最小值為1） 電子設(shè)備：3個（其中價格的最大值為8699，最小值為2300） 其它：15個（其中價格的最大值為1000，最小值為80）

• 示例1

  將年齡為18歲的人按分數(shù)分組，并獲取人數(shù)最多的10個分數(shù)值以及每個分數(shù)的人數(shù)。

  query = TermQuery('age', 18)
  group_by = GroupByField('score', size = 10)
  
  search_response = client.search(table_name, index_name,
                                  SearchQuery(query, next_token = None, limit=20, group_bys = [group_by]),
                                  columns_to_get = ColumnsToGet(return_type = ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))
  
  for group_by in search_response.group_by_results:
      print("name:%s" % group_by.name)
      print("groups:")
      for item in group_by.items:
          print("key:%s, count:%d" % (item.key, item.row_count))

• 示例2

  將年齡為18歲的人按分數(shù)分組，并獲取人數(shù)最少的2個分數(shù)值以及每個分數(shù)的人數(shù)。

  group_by = GroupByField('score', size = 2, group_by_sort = [RowCountSort(sort_order=SortOrder.ASC)])
  search_response = client.search(table_name, index_name,
                                  SearchQuery(TermQuery('age', 18), limit=100, get_total_count=True, group_bys = [group_by]),
                                  ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))
  
  for group_by in search_response.group_by_results:
      print("name:%s" % group_by.name)
      print("groups:")
      for item in group_by.items:
          print("key:%s, count:%d" % (item.key, item.row_count))

• 示例3

  將年齡為18歲的人按分數(shù)分組，并獲取人數(shù)最多的2個分數(shù)值、每個分數(shù)的人數(shù)以及按主鍵排序前三的人的信息。

  sort = RowCountSort(sort_order = SortOrder.DESC)
  sub_agg = [TopRows(limit=3,sort=Sort([PrimaryKeySort(sort_order=SortOrder.DESC)]), name = 't1')]
  
  group_by = GroupByField('l', size = 2, group_by_sort = [sort], sub_aggs = sub_agg)
  search_response = client.search(table_name, index_name,
                                  SearchQuery(TermQuery('age', 18), limit=100, get_total_count=True, group_bys = [group_by]),
                                  ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))
  
  for group_by in search_response.group_by_results:
      print("name:%s" % group_by.name)
      print("groups:")
      for item in group_by.items:
          print("\tkey:%s, count:%d" % (item.key, item.row_count))
          for sub_agg in item.sub_aggs:
              print("\t\tname:%s:" % sub_agg.name)
              for entry in sub_agg.value:
                  print("\t\t\tvalue:%s" % str(entry))

• 示例4

  將年齡為18歲的人按分數(shù)和性別分組。

  sort = RowCountSort(sort_order = SortOrder.ASC)
  sub_group = GroupByField('sex', size = 10, group_by_sort = [sort])
  
  group_by = GroupByField('score', size = 10, group_by_sort = [sort], sub_group_bys = [sub_group])
  search_response = client.search(table_name, index_name,
                                  SearchQuery(TermQuery('age', 18), limit=100, get_total_count=True, group_bys = [group_by]),
                                  ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))
  
  for group_by in search_response.group_by_results:
      print("name:%s" % group_by.name)
      print("groups:")
      for item in group_by.items:
          print("\tkey:%s, count:%d" % (item.key, item.row_count))
          for sub_group in item.sub_group_bys:
              print("\t\tname:%s:" % sub_group.name)
              for sub_item in sub_group.items:
                  print("\t\t\tkey:%s, count:%s" % (str(sub_item.key), str(sub_item.row_count)))

根據(jù)一個字段的范圍對查詢結(jié)果進行分組，字段值在某范圍內(nèi)放到同一分組內(nèi)，返回每個范圍中相應的item個數(shù)。

• 參數(shù)

  參數(shù)	說明
  name	自定義的統(tǒng)計聚合名稱，用于區(qū)分不同的統(tǒng)計聚合，可根據(jù)此名稱獲取本次統(tǒng)計聚合結(jié)果。
  field	用于統(tǒng)計聚合的字段，僅支持Long和Double類型。
  range[double_from, double_to)	分組的范圍。 起始值double_from可以使用最小值Double.MIN_VALUE，結(jié)束值double_to可以使用最大值Double.MAX_VALUE。
  sub_aggs和sub_group_bys	子統(tǒng)計聚合，子統(tǒng)計聚合會根據(jù)分組內(nèi)容再進行一次統(tǒng)計聚合分析。 例如按銷量分組后再按省份分組，即可獲得某個銷量范圍內(nèi)哪個省比重比較大，實現(xiàn)方法是GroupByRange下添加一個GroupByField。

• 示例

  統(tǒng)計年齡為18歲的人中得分的分數(shù)在[80, 90)和[90, 100)兩個區(qū)間段的人數(shù)。

  query = TermQuery('age', 18)
  group_by = GroupByRange(field_name = 'score', ranges = [(80, 90),(90, 100)])
  
  search_response = client.search(table_name, index_name,
                                  SearchQuery(query, next_token = None, limit=0, group_bys = [group_by]),
                                  columns_to_get = ColumnsToGet(return_type = ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))
  
  for group_by in search_response.group_by_results:
      print("name:%s" % group_by.name)
      print("groups:")
      for item in group_by.items:
          print("range:%.1f~%.1f, count:%d" % (item.range_from, item.range_to, item.row_count))

根據(jù)距離某一個中心點的范圍對查詢結(jié)果進行分組，距離差值在某范圍內(nèi)放到同一分組內(nèi)，返回每個范圍中相應的item個數(shù)。

• 參數(shù)

  參數(shù)	說明
  name	自定義的統(tǒng)計聚合名稱，用于區(qū)分不同的統(tǒng)計聚合，可根據(jù)此名稱獲取本次統(tǒng)計聚合結(jié)果。
  field	用于統(tǒng)計聚合的字段，僅支持Geo_point類型。
  origin(double lat, double lon)	起始中心點的經(jīng)緯度。 lat是起始中心點坐標緯度，lon是起始中心點坐標經(jīng)度。
  range[double_from, double_to)	分組的范圍，單位為米。 起始值double_from可以使用最小值Double.MIN_VALUE，結(jié)束值double_to可以使用最大值Double.MAX_VALUE。
  sub_aggs和sub_group_bys	子統(tǒng)計聚合，子統(tǒng)計聚合會根據(jù)分組內(nèi)容再進行一次統(tǒng)計聚合分析。

• 示例

  統(tǒng)計年齡為18歲的人中家庭住址在距離學校一公里以內(nèi)和一公里到兩公里內(nèi)的人數(shù)。其中學校經(jīng)緯度為(31,116)。

  query = TermQuery('age', 18)
  group_by = GroupByGeoDistance(field_name = 'address', origin=GeoPoint(31, 116), ranges = [(0, 1000), (1000,2000)])
  
  search_response = client.search(table_name, index_name,
                                  SearchQuery(query, next_token = None, limit=2, group_bys = [group_by]),
                                  columns_to_get = ColumnsToGet(return_type = ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))
  
  for group_by in search_response.group_by_results:
      print("name:%s" % group_by.name)
      print("groups:")
      for item in group_by.items:
          print("range:%.1f~%.1f, count:%d" % (item.range_from, item.range_to, item.row_count))

按照過濾條件對查詢結(jié)果進行分組，獲取每個過濾條件匹配到的數(shù)量，返回結(jié)果的順序和添加過濾條件的順序一致。

• 參數(shù)

  參數(shù)	說明
  name	自定義的統(tǒng)計聚合名稱，用于區(qū)分不同的統(tǒng)計聚合，可根據(jù)此名稱獲取本次統(tǒng)計聚合結(jié)果。
  filter	過濾條件，返回結(jié)果的順序和添加過濾條件的順序一致。
  sub_aggs和sub_group_bys	子統(tǒng)計聚合，子統(tǒng)計聚合會根據(jù)分組內(nèi)容再進行一次統(tǒng)計聚合分析。

• 示例

  分別統(tǒng)計年齡為18歲的人中數(shù)學考了100分和語文考了100分的人數(shù)。

  query = TermQuery('age', 18)
  filter1 = TermQuery('math', 100)
  filter2 = TermQuery('chinese', 100)
  filters = [filter1, filter2]
  group_by = GroupByFilter(filters)
  
  search_response = client.search(
      table_name, index_name,
      SearchQuery(query, next_token = None, limit=2, group_bys = [group_by]),
      columns_to_get = ColumnsToGet(return_type = ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))
  
  for group_by in search_response.group_by_results:
      print("name:%s" % group_by.name)
      print("groups:")
      i = 0
      for item in group_by.items:
          print("filter:%s=%s, count:%d" % (str(filters[i].field_name), str(filters[i].column_value), item.row_count))
          i=i+1

按照指定數(shù)據(jù)間隔對查詢結(jié)果進行分組，字段值在相同范圍內(nèi)放到同一分組內(nèi)，返回每個分組的值和該值對應的個數(shù)。

• 參數(shù)

  參數(shù)	說明
  name	自定義的統(tǒng)計聚合名稱，用于區(qū)分不同的統(tǒng)計聚合，可根據(jù)此名稱獲取本次統(tǒng)計聚合結(jié)果。
  field	用于統(tǒng)計聚合的字段，僅支持Long和Double類型。
  interval	統(tǒng)計間隔。
  field_range[min,max]	統(tǒng)計范圍，與interval參數(shù)配合使用限制分組的數(shù)量。(fieldRange.max-fieldRange.min)/interval的值不能超過2000。
  min_doc_count	最小行數(shù)。當分組中的行數(shù)小于最小行數(shù)時，不會返回此分組的統(tǒng)計結(jié)果。
  missing_value	當某行數(shù)據(jù)中的字段為空時，字段值的默認值。 如果未設(shè)置missing_value值，則在統(tǒng)計聚合時會忽略該行。 如果設(shè)置了missing_value值，則使用missing_value值作為字段值的默認值參與統(tǒng)計聚合。

• 示例

  query = TermQuery('product', '10010')
  group_by = GroupByHistogram(field_name = 'latency', interval = 100, field_range = FieldRange(0, 10000), missing_value = 0)
  
  search_response = client.search(table_name, index_name,
                                  SearchQuery(query, next_token = None, limit=2, group_bys = [group_by]),
                                  columns_to_get = ColumnsToGet(return_type = ColumnReturnType.ALL_FROM_INDEX))
  
  for group_by in search_response.group_by_results:
      print("name:%s" % group_by.name)
      print("groups:")
      for item in group_by.items:
          print("%s:%s" % (item.key, item.value))