es 复合查询 composite,展示非聚合字段

复合查询（composite）是 Elasticsearch 中一种可以执行多个聚合操作的查询方式，同时可以通过 `sources` 参数来展示非聚合字段。下面是一个使用复合查询进行聚合并展示非聚合字段的示例：

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "my_buckets": {
      "composite": {
        "sources": [
          { "field1": { "terms": { "field": "field1" } } },
          { "field2": { "terms": { "field": "field2" } } }
        ]
      },
      "aggs": {
        "avg_field3": { "avg": { "field": "field3" } }
      }
    }
  }
}

这个查询将 `field1` 和 `field2` 两个字段进行分组聚合，并计算每组的 `field3` 字段的平均值。同时，由于在 `composite` 查询的 `sources` 参数中指定了 `field1` 和 `field2` 字段，因此结果中也会展示这两个字段的值。

相关问题

java Elasticsearch composite 分页聚合查询速度慢

根据引用[1]和引用，在Elasticsearch中使用Composite聚合进行分页查询可能会导致查询速度变慢。这是因为Composite聚合需要在每个分页上执行多次查询，并且每次查询都需要重新计算聚合结果。这可能会导致性能下降。

为了解决这个问题，可以考虑以下几点来提高分页聚合查询的速度：

1. 使用游标（scroll）：使用游标可以在每次查询中保持上下文，并避免重新计算聚合结果。这样可以提高查询速度。具体的实现方法可以参考Elasticsearch官方文档中的游标（scroll）API。

2. 调整分页大小：减小每页返回的文档数量可以减少计算聚合结果的时间。可以根据实际情况调整分页大小，找到一个合适的平衡点。

3. 使用缓存：如果聚合结果不经常变化，可以考虑将聚合结果缓存起来，避免每次查询都重新计算聚合结果。这样可以大大提高查询速度。

4. 使用索引优化：通过对索引进行优化，例如使用合适的字段类型、建立合适的索引等，可以提高查询性能。

综上所述，通过使用游标、调整分页大小、使用缓存和进行索引优化等方法，可以提高Java Elasticsearch Composite分页聚合查询的速度。

elasticsearch根据多个字段统计聚合

Elasticsearch 的聚合功能允许你在搜索结果的基础上进行复杂的数据汇总分析。当你需要根据多个字段对数据进行统计时，可以使用复合聚合（Composite Aggregations）。这通常涉及到结合单个字段的聚合，比如计数、平均值、最大值等。

例如，如果你想按产品类别（category）和销售日期范围（date_range）统计每个类别的销售额总和，你可以创建这样一个查询：

{
  "aggs": {
    "product_sales": {
      "composite": {
        "size": 10, // 如果你想限制返回的桶数量
        "sources": [
          { "category": {"terms": {"field": "category.keyword"}} },
          { "sales_amount": { "sum": { "field": "sale_amount" } } }
        ]
      }
    }
  }
}

在这个例子中，“product_sales”是一个复合聚合，它包含两个来源（sources），第一个是按“category”分组的`terms`聚合，第二个是计算每个类别销售金额总和的`sum`聚合。