聚合的分類
1. matric聚合 ：在一組文檔中計算指標的聚合，如sum，min，max，avg
2.bucket聚合 ： 構建存儲桶的一系列聚合。（分組，篩選）
3.pipeline聚合 ：聚合其他聚合的輸出 及 其關聯指標的聚合
4.matrix聚合 ：在多字段上進行一系列的聚合，並根據從請求的文檔字段中提取的值生成矩陣結果。
1. matric聚合
大概格式（還有用腳本計算的版本，先不記錄）
POST student/_search #用get也可以 { "size": 0, #表示只顯示聚合的值，不顯示具體數據 "aggs": { "name1": { "percentile_ranks": { #關鍵字 "field": "grade", #聚合的字段 "values": [ #不同關鍵字，可用的參數不一致（可省略） 89, 90 ] } } } }
關鍵字：
avg 平均值
weighted_avg 加權平均值
cardinality （同distinct功能） 計數，精確計算-使用參數precision_threshold 值越大，占用內存越大，最高是40000，超過這個值也按這個值計算
對於字符串且基數高，存儲的字段值轉化為hash值會更快
min 最小值
max 最大值
sum 求和
value_count 計數（如果是缺失值將會被忽略）
stats 多個度量值的聚合（sum,count,avg,min,max 都會顯示）
extended_stats 多個度量值的聚合（sum,count,avg,min,max，sum_of_squares 平方, variance 方差, std_deviation 標准差, std_deviation_bounds平均值加/減兩個標准差的區間）
percentiles 從聚合文檔的數值上，提取一個或多個百分位數（1%,5%,25%,50%,75%,95%,99% 分布對應的值）如50%是小於一個值的。
percentiles_ranks 與percentiles相反， 指定小於等於的指定值的文檔，統計占比
2.bucket聚合
terms 分桶
top_hits 桶分組后，取最頂端的值