需求：计算每个语种下的歌曲，平均时长是多少
GET /music/children/_search { "size": 0, "aggs": { "group_by_languages": { "terms": { "field": "language" }, "aggs": { "avg_length": { "avg": { "field": "length" } } } } } } 分组后排序需求：计算每个语种下的歌曲，平均时长是多少，并按平均时长降序排序
GET /music/children/_search { "size": 0, "aggs": { "group_by_languages": { "terms": { "field": "language", "order": { "avg_length": "desc" } }, "aggs": { "avg_length": { "avg": { "field": "length" } } } } } } 嵌套查询，区间分组+分组统计+平均值需求：按照指定的时长范围区间进行分组，然后在每组内再按照语种进行分组，最后再计算时长的平均值
GET /music/children/_search { "size": 0, "aggs": { "group_by_price": { "range": { "field": "length", "ranges": [ { "from": 0, "to": 60 }, { "from": 60, "to": 120 }, { "from": 120, "to": 180 } ] }, "aggs": { "group_by_languages": { "terms": { "field": "language" }, "aggs": { "average_length": { "avg": { "field": "length" } } } } } } } } 批量查询上面的示例请求，都是单个单个发的，Elasticsearch还有一种语法，可以合并多个请求进行批量查询，这样可以减少每个请求单独的网络开销，最基础的语法示例如下:
GET /_mget { "docs": [ { "_index" : "music", "_type" : "children", "_id" : 1 }, { "_index" : "music", "_type" : "children", "_id" : 2 } ] }mget下面的docs参数是一个数组，数组里面每个元素都可以定义一个文档的_index、_type和_id元数据，_index可相同也可不相同，也可以定义_source元数据指定想要的field。
响应的示例：
{ "docs": [ { "_index": "music", "_type": "children", "_id": "1", "_version": 4, "found": true, "_source": { "name": "gymbo", "content": "I hava a friend who loves smile, gymbo is his name", "language": "english", "length": "75", "likes": 0 } }, { "_index": "music", "_type": "children", "_id": "2", "_version": 13, "found": true, "_source": { "name": "wake me, shark me", "content": "don't let me sleep too late, gonna get up brightly early in the morning", "language": "english", "length": "55", "likes": 9 } } ] }响应同样是一个docs数组，数组长度与请求时保持一致，如果有文档不存在、未搜索到或者别的原因导致报错，不影响整体的结果，mget的http响应码仍然是200，每个文档的搜索都是独立的。
如果批量查询的文档是在同一个index下面，可以将_index元数据(_type元数据我也顺便移走)移到请求行中：
GET /music/children/_mget { "docs": [ { "_id" : 1 }, { "_id" : 2 } ] }或者是直接使用更简单的ids数组：
GET /music/children/_mget { "ids":[1,2] }查询结果是一样的。
mget的重要性mget是非常重要的，在进行查询的时候，如果一次性要查询多条数据，那么一定要用batch批量操作的api，尽可能减少网络开销次数，可能可以将性能提升数倍，甚至数十倍。
小结本篇介绍了最常用的搜索、批量查询和聚合场景的写法，包含分组统计，平均值，排序，区间分组。这是最基本的套路，基本包含了我们常见的需求，熟悉mysql的话，掌握起来非常快，熟悉一下Restful的语法，基本就OK了。
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