本篇着重講解的terms聚合，它是按照某個字段中的值來分類：
比如性別有男、女，就會創建兩個桶，分別存放男女的信息。默認會搜集doc_count的信息，即記錄有多少男生，有多少女生，然后返回給客戶端，這樣就完成了一個terms得統計。
Terms聚合
{
"aggs" : { "genders" : { "terms" : { "field" : "gender" } } } }得到的結果如下：
{
...
"aggregations" : { "genders" : { "doc_count_error_upper_bound": 0, "sum_other_doc_count": 0, "buckets" : [ { "key" : "male", "doc_count" : 10 }, { "key" : "female", "doc_count" : 10 }, ] } } }數據的不確定性
使用terms聚合，結果可能帶有一定的偏差與錯誤性。
舉個例子：
我們想要獲取name字段中出現頻率最高的前5個。
此時，客戶端向ES發送聚合請求，主節點接收到請求后，會向每個獨立的分片發送該請求。
分片獨立的計算自己分片上的前5個name，然后返回。當所有的分片結果都返回后，在主節點進行結果的合並，再求出頻率最高的前5個，返回給客戶端。
這樣就會造成一定的誤差，比如最后返回的前5個中，有一個叫A的，有50個文檔；B有49。但是由於每個分片獨立的保存信息，信息的分布也是不確定的。有可能第一個分片中B的信息有2個，但是沒有排到前5，所以沒有在最后合並的結果中出現。這就導致B的總數少計算了2，本來可能排到第一位，卻排到了A的后面。
size與shard_size
為了改善上面的問題，就可以使用size和shard_size參數。
- size參數規定了最后返回的term個數(默認是10個)
- shard_size參數規定了每個分片上返回的個數
- 如果shard_size小於size，那么分片也會按照size指定的個數計算
通過這兩個參數，如果我們想要返回前5個，size=5;shard_size可以設置大於5，這樣每個分片返回的詞條信息就會增多，相應的誤差幾率也會減小。
order排序
order指定了最后返回結果的排序方式，默認是按照doc_count排序。
{
"aggs" : { "genders" : { "terms" : { "field" : "gender", "order" : { "_count" : "asc" } } } } }也可以按照字典方式排序:
{
"aggs" : { "genders" : { "terms" : { "field" : "gender", "order" : { "_term" : "asc" } } } } }當然也可以通過order指定一個單值的metric聚合，來排序。
{
"aggs" : { "genders" : { "terms" : { "field" : "gender", "order" : { "avg_height" : "desc" } }, "aggs" : { "avg_height" : { "avg" : { "field" : "height" } } } } } }同時也支持多值的Metric聚合，不過要指定使用的多值字段：
{
"aggs" : { "genders" : { "terms" : { "field" : "gender", "order" : { "height_stats.avg" : "desc" } }, "aggs" : { "height_stats" : { "stats" : { "field" : "height" } } } } } }min_doc_count與shard_min_doc_count
聚合的字段可能存在一些頻率很低的詞條，如果這些詞條數目比例很大，那么就會造成很多不必要的計算。
因此可以通過設置min_doc_count和shard_min_doc_count來規定最小的文檔數目，只有滿足這個參數要求的個數的詞條才會被記錄返回。
通過名字就可以看出：
- min_doc_count：規定了最終結果的篩選
- shard_min_doc_count：規定了分片中計算返回時的篩選
script
桶聚合也支持腳本的使用：
{
"aggs" : { "genders" : { "terms" : { "script" : "doc['gender'].value" } } } }以及外部腳本文件：
{
"aggs" : { "genders" : { "terms" : { "script" : { "file": "my_script", "params": { "field": "gender" } } } } } }filter
filter字段提供了過濾的功能，使用兩種方式：include可以過濾出包含該值的文檔；相反則使用exclude。
例如：
{
"aggs" : { "tags" : { "terms" : { "field" : "tags", "include" : ".*sport.*", "exclude" : "water_.*" } } } }上面的例子中，最后的結果應該包含sport並且不包含water。
也支持數組的方式，定義包含與排除的信息：
{
"aggs" : { "JapaneseCars" : { "terms" : { "field" : "make", "include" : ["mazda", "honda"] } }, "ActiveCarManufacturers" : { "terms" : { "field" : "make", "exclude" : ["rover", "jensen"] } } } }多字段聚合
通常情況，terms聚合都是僅針對於一個字段的聚合。因為該聚合是需要把詞條放入一個哈希表中，如果多個字段就會造成n^2的內存消耗。
不過，對於多字段，ES也提供了下面兩種方式：
- 1 使用腳本合並字段
- 2 使用copy_to方法，合並兩個字段，創建出一個新的字段，對新字段執行單個字段的聚合。
collect模式
對於子聚合的計算，有兩種方式：
- depth_first 直接進行子聚合的計算
- breadth_first 先計算出當前聚合的結果，針對這個結果在對子聚合進行計算。
默認情況下ES會使用深度優先，不過可以手動設置成廣度優先，比如：
{
"aggs" : { "actors" : { "terms" : { "field" : "actors", "size" : 10, "collect_mode" : "breadth_first" }, "aggs" : { "costars" : { "terms" : { "field" : "actors", "size" : 5 } } } } } }缺省值Missing value
缺省值指定了缺省的字段的處理方式：
{
"aggs" : { "tags" : { "terms" : { "field" : "tags", "missing": "N/A" } } } }