Elasticsearch支持最直方图聚合，它在数字字段自动创建桶，并会扫描全部文档，把文档放入相应的桶中。这个数字字段既可以是文档中的某个字段，也可以通过脚本创建得出的。

桶的筛选规则

举个例子，有一个price字段，这个字段描述了商品的价格，现在想每隔5就创建一个桶，统计每隔区间都有多少个文档（商品）。

如果有一个商品的价格为32，那么它会被放入30的桶中，计算的公式如下：

rem = value % interval
if (rem < 0) {
    rem += interval
}
bucket_key = value - rem

通过上面的方法，就可以确定文档属于哪一个桶。

不过也有一些问题存在，由于上面的方法是针对于整型数据的，因此如果字段是浮点数，那么需要先转换成整型，再调用上面的方法计算。问题来了，正数还好，如果该值是负数，就会出现计算出错。比如，一个字段的值为-4.5，在进行转换整型时，转换成了-4。那么按照上面的计算，它就会放入-4的桶中，但是其实-4.5应该放入-6的桶中。

min_doc_count过滤

聚合的dsl如下：

{
    "aggs" : {
        "prices" : {
            "histogram" : {
                "field" : "price",
                "interval" : 50
            }
        }
    }
}

得到的数据为：

{
    "aggregations": {
        "prices" : {
            "buckets": [
                {
                    "key": 0,
                    "doc_count": 2
                },
                {
                    "key": 50,
                    "doc_count": 4
                },
                {
                    "key": 100,
                    "doc_count": 0
                },
                {
                    "key": 150,
                    "doc_count": 3
                }
            ]
        }
    }
}

上面的数据中，100-150是没有文档的，但是却显示为0.如果不想要显示count为0的桶，可以通过min_doc_count来设置。

{
    "aggs" : {
        "prices" : {
            "histogram" : {
                "field" : "price",
                "interval" : 50,
                "min_doc_count" : 1
            }
        }
    }
}

这样返回的数据，就不会出现为0的了。

{
    "aggregations": {
        "prices" : {
            "buckets": [
                {
                    "key": 0,
                    "doc_count": 2
                },
                {
                    "key": 50,
                    "doc_count": 4
                },
                {
                    "key": 150,
                    "doc_count": 3
                }
            ]
        }
    }
}

extend_bounds,指定最小值和最大值边界

默认情况下，ES中的histogram聚合起始都是自动的，比如price字段，如果没有商品的价钱在0-5之间，0这个桶就不会显示。如果最便宜的商品是11，那么第一个桶就是10.
可以通过设置extend_bounds强制规定最小值和最大值，但是要求必须min_doc_count不能大于0，不然即便是规定了边界，也不会返回。

另外需要注意的是，如果规定的extend_bounds.min要大于文档中的最小值，那么就会按照文档中的最小值来（extend_bounds.max也是如此）。
比如下面的这个例子，规定的extend_bounds.min和max分别是40和50，但是文档中含有比40还要小的数据，因此桶的定义仍然是按照文档中的数据来。

order排序

排序大同小异，可以按照_key的名字排序：

{
    "aggs" : {
        "prices" : {
            "histogram" : {
                "field" : "price",
                "interval" : 50,
                "order" : { "_key" : "desc" }
            }
        }
    }
}

也可以按照文档的数目:

{
    "aggs" : {
        "prices" : {
            "histogram" : {
                "field" : "price",
                "interval" : 50,
                "order" : { "_count" : "asc" }
            }
        }
    }
}

或者指定排序的聚合：

{
    "aggs" : {
        "prices" : {
            "histogram" : {
                "field" : "price",
                "interval" : 50,
                "order" : { "price_stats.min" : "asc" } 
            },
            "aggs" : {
                "price_stats" : { "stats" : {} } 
            }
        }
    }
}

keyed设置返回的方式

正常返回的数据如上面所示，是按照数组的方式返回。如果要按照名字返回，可以设置keyed为true

{
    "aggs" : {
        "prices" : {
            "histogram" : {
                "field" : "price",
                "interval" : 50,
                "keyed" : true
            }
        }
    }
}

那么返回的数据就为：

{
    "aggregations": {
        "prices": {
            "buckets": {
                "0": {
                    "key": 0,
                    "doc_count": 2
                },
                "50": {
                    "key": 50,
                    "doc_count": 4
                },
                "150": {
                    "key": 150,
                    "doc_count": 3
                }
            }
        }
    }
}

缺省的值

缺省值通过MissingValue设置：

{
    "aggs" : {
        "quantity" : {
             "histogram" : {
                 "field" : "quantity",
                 "interval": 10,
                 "missing": 0 
             }
         }
    }
}