首先，我们按照 汽车的颜色color来划分桶
GET /cars/_search { "size" : 0, "aggs" : { "popular_colors" : { "terms" : { "field" : "color" } } } }size： 查询条数，这里设置为0，因为我们不关心搜索到的数据，只关心聚合结果，提高效率
aggs：声明这是一个聚合查询，是aggregations的缩写
popular_colors：给这次聚合起一个名字，任意。
terms：划分桶的方式，这里是根据词条划分
field：划分桶的字段
结果：
{ "took": 1, "timed_out": false, "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": 8, "max_score": 0, "hits": [] }, "aggregations": { "popular_colors": { "doc_count_error_upper_bound": 0, "sum_other_doc_count": 0, "buckets": [ { "key": "red", "doc_count": 4 }, { "key": "blue", "doc_count": 2 }, { "key": "green", "doc_count": 2 } ] } } }hits：查询结果为空，因为我们设置了size为0
aggregations：聚合的结果
popular_colors：我们定义的聚合名称
buckets：查找到的桶，每个不同的color字段值都会形成一个桶
key：这个桶对应的color字段的值
doc_count：这个桶中的文档数量
通过聚合的结果我们发现，目前红色的小车比较畅销！
3.3 桶内度量前面的例子告诉我们每个桶里面的文档数量，这很有用。 但通常，我们的应用需要提供更复杂的文档度量。 例如，每种颜色汽车的平均价格是多少？
因此，我们需要告诉Elasticsearch使用哪个字段，使用何种度量方式进行运算，这些信息要嵌套在桶内，度量的运算会基于桶内的文档进行
现在，我们为刚刚的聚合结果添加 求价格平均值的度量：
GET /cars/_search { "size" : 0, "aggs" : { "popular_colors" : { "terms" : { "field" : "color" }, "aggs":{ "avg_price": { "avg": { "field": "price" } } } } } }aggs：我们在上一个aggs(popular_colors)中添加新的aggs。可见度量也是一个聚合,度量是在桶内的聚合
avg_price：聚合的名称
avg：度量的类型，这里是求平均值
field：度量运算的字段
结果：
... "aggregations": { "popular_colors": { "doc_count_error_upper_bound": 0, "sum_other_doc_count": 0, "buckets": [ { "key": "red", "doc_count": 4, "avg_price": { "value": 32500 } }, { "key": "blue", "doc_count": 2, "avg_price": { "value": 20000 } }, { "key": "green", "doc_count": 2, "avg_price": { "value": 21000 } } ] } } ...可以看到每个桶中都有自己的avg_price字段，这是度量聚合的结果
3.4 桶内嵌套桶刚刚的案例中，我们在桶内嵌套度量运算。事实上桶不仅可以嵌套运算， 还可以再嵌套其它桶。也就是说在每个分组中，再分更多组。