通过统计聚合接口可以实现求最小值、求最大值、求和、求平均值、统计行数、去重统计行数、按字段值分组、按范围分组、按地理位置分组、按过滤条件分组、嵌套功能;同时支持多个统计聚合功能组合使用,满足复杂的查询需求。

最小值

返回一个字段中的最小值,类似于SQL中的min。

  • 参数
    参数 说明
    Name 自定义的统计聚合名称,用于区分不同的统计聚合,可根据此名称获取本次统计聚合结果。
    FieldName 用于统计聚合的字段,仅支持Long和Double类型。
    Missing

    当某行数据中的字段为空时,字段值的默认值。

    • 如果未设置Missing值,则在统计聚合时会忽略该行。
    • 如果设置了Missing值,则使用Missing值作为字段值的默认值参与统计聚合。
  • 示例
    /**
     *  商品库中有每一种商品的价格,求产地为浙江省的商品中,价格最低的商品价格是多少。
     *  等效的SQL语句是SELECT min(column_price) FROM product where place_of_production="浙江省";
     */
    func min(client *tablestore.TableStoreClient, tableName string, indexName string) {
        searchRequest := &tablestore.SearchRequest{}
    
        searchRequest.
            SetTableName(tableName).    //设置数据表名称。
            SetIndexName(indexName).    //设置多元索引名称。
            SetSearchQuery(search.NewSearchQuery().
                SetQuery(&search.TermQuery{"place_of_production", "浙江省"}).
                SetLimit(0).    //如果只关心统计聚合结果,返回匹配到的结果数量设置为0有助于提高响应速度。
                Aggregation(search.NewMinAggregation("min_agg_1", "column_price").Missing(0.00)))
    
        searchResponse, err := client.Search(searchRequest)    //执行查询。
        aggResults := searchResponse.AggregationResults        //获取统计聚合结果。
        agg1, err := aggResults.Min("min_agg_1")        //获取名称为"min_agg_1"的统计聚合结果。
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        if agg1.HasValue() {        //名称为"min_agg_1"的统计聚合结果是否有Value值。
            fmt.Println(agg1.Value)    //打印统计聚合结果。
        }
    }

最大值

返回一个字段中的最大值,类似于SQL中的max。

  • 参数
    参数 说明
    Name 自定义的统计聚合名称,用于区分不同的统计聚合,可根据此名称获取本次统计聚合结果。
    FieldName 用于统计聚合的字段,仅支持Long和Double类型。
    Missing

    当某行数据中的字段为空时,字段值的默认值。

    • 如果未设置Missing值,则在统计聚合时会忽略该行。
    • 如果设置了Missing值,则使用Missing值作为字段值的默认值参与统计聚合。
  • 示例
    /**
     * 商品库中有每一种商品的价格,求产地为浙江省的商品中,价格最高的商品价格是多少。
     * 等效的SQL语句是SELECT max(column_price) FROM product where place_of_production="浙江省"。
     */
    func max(client *tablestore.TableStoreClient, tableName string, indexName string) {
        searchRequest := &tablestore.SearchRequest{}
    
        searchRequest.
            SetTableName(tableName).    //设置数据表名称。
            SetIndexName(indexName).    //设置多元索引名称。
            SetSearchQuery(search.NewSearchQuery().
                SetQuery(&search.TermQuery{"place_of_production", "浙江省"}).
                SetLimit(0).    //如果只关心统计聚合结果,返回匹配到的结果数量设置为0有助于提高响应速度。
                Aggregation(search.NewMaxAggregation("max_agg_1", "column_price").Missing(0.00)))
    
        searchResponse, err := client.Search(searchRequest)    //执行查询。
        aggResults := searchResponse.AggregationResults        //获取统计聚合结果。
        agg1, err := aggResults.Max("max_agg_1")        //获取名称为"max_agg_1"的统计聚合结果。
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        if agg1.HasValue() {        //名称为"max_agg_1"的统计聚合结果是否有Value值。
            fmt.Println(agg1.Value)    //打印统计聚合结果。
        }
    }

返回数值字段的总数,类似于SQL中的sum。

  • 参数
    参数 说明
    Name 自定义的统计聚合名称,用于区分不同的统计聚合,可根据此名称获取本次统计聚合结果。
    FieldName 用于统计聚合的字段,仅支持Long和Double类型。
    Missing

    当某行数据中的字段为空时,字段值的默认值。

    • 如果未设置Missing值,则在统计聚合时会忽略该行。
    • 如果设置了Missing值,则使用Missing值作为字段值的默认值参与统计聚合。
  • 示例
    
    /**
     * 商品库中有每一种商品的售出数量,求产地为浙江省的商品中,一共售出了多少件商品。如果某一件商品没有该值,默认售出了10件。
     * 等效的SQL语句是SELECT sum(column_price) FROM product where place_of_production="浙江省"。
     */
    func sum(client *tablestore.TableStoreClient, tableName string, indexName string) {
        searchRequest := &tablestore.SearchRequest{}
    
        searchRequest.
            SetTableName(tableName).    //设置数据表名称。
            SetIndexName(indexName).    //设置多元索引名称。
            SetSearchQuery(search.NewSearchQuery().
                SetQuery(&search.TermQuery{"place_of_production", "浙江省"}).
                SetLimit(0).    //如果只关心统计聚合结果,返回匹配到的结果数量设置为0有助于提高响应速度。
                Aggregation(search.NewSumAggregation("sum_agg_1", "column_price").Missing(0.00)))
    
        searchResponse, err := client.Search(searchRequest)    //执行查询。
        aggResults := searchResponse.AggregationResults        //获取统计聚合结果。
        agg1, err := aggResults.Sum("sum_agg_1")        //获取名称为"sum_agg_1"的统计聚合结果。
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        fmt.Println(agg1.Value)    //打印统计聚合结果。
    }

平均值

返回数值字段的平均值,类似于SQL中的avg。

  • 参数
    参数 说明
    Name 自定义的统计聚合名称,用于区分不同的统计聚合,可根据此名称获取本次统计聚合结果。
    FieldName 用于统计聚合的字段,仅支持Long和Double类型。
    Missing

    当某行数据中的字段为空时,字段值的默认值。

    • 如果未设置Missing值,则在统计聚合时会忽略该行。
    • 如果设置了Missing值,则使用Missing值作为字段值的默认值参与统计聚合。
  • 示例
    
    /**
     * 商品库中有每一种商品的售出数量,求产地为浙江省的商品中,平均价格是多少。
     * 等效的SQL语句是SELECT avg(column_price) FROM product where place_of_production="浙江省"。
     */
    func avg(client *tablestore.TableStoreClient, tableName string, indexName string) {
        searchRequest := &tablestore.SearchRequest{}
    
        searchRequest.
            SetTableName(tableName).    //设置数据表名称。
            SetIndexName(indexName).    //设置多元索引名称。
            SetSearchQuery(search.NewSearchQuery().
                SetQuery(&search.TermQuery{"place_of_production", "浙江省"}).
                SetLimit(0).    //如果只关心统计聚合结果,返回匹配到的结果数量设置为0有助于提高响应速度。
                Aggregation(search.NewAvgAggregation("avg_agg_1", "column_price").Missing(0.00)))
    
        searchResponse, err := client.Search(searchRequest)    //执行查询。
        aggResults := searchResponse.AggregationResults        //获取统计聚合结果。
        agg1, err := aggResults.Avg("avg_agg_1")        //获取名称为"avg_agg_1"的统计聚合结果。
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        if agg1.HasValue() {        //名称为"agg1"的统计聚合结果是否有Value值。
            fmt.Println(agg1.Value)    //打印统计聚合结果。
        }
    }

统计行数

返回指定字段值的数量或者表中数据总行数,类似于SQL中的count。
说明 通过如下方式可以统计表中数据总行数或者某个query匹配的行数。
  • 使用统计聚合的count功能,在请求中设置count(*)。
  • 使用query功能的匹配行数,在query中设置setGetTotalCount(true);如果需要统计表中数据总行数,则使用MatchAllQuery。

如果需要获取表中数据某列出现的次数,则使用count(列名),可应用于稀疏列的场景。

  • 参数
    参数 说明
    Name 自定义的统计聚合名称,用于区分不同的统计聚合,可根据此名称获取本次统计聚合结果。
    FieldName 用于统计聚合的字段,仅支持Long、Double、Boolean、Keyword和Geo_point类型。
  • 示例
    
    /**
     * 商家库中有每一种商家的惩罚记录,求浙江省的商家中,有惩罚记录的一共有多少个商家。如果商家没有惩罚记录,则商家信息中不存在该字段。
     * 等效的SQL语句是SELECT count(column_history) FROM product where place_of_production="浙江省"。
     */
    func count(client *tablestore.TableStoreClient, tableName string, indexName string) {
        searchRequest := &tablestore.SearchRequest{}
    
        searchRequest.
            SetTableName(tableName).    //设置数据表名称。
            SetIndexName(indexName).    //设置多元索引名称。
            SetSearchQuery(search.NewSearchQuery().
                SetQuery(&search.TermQuery{"place_of_production", "浙江省"}).
                SetLimit(0).    //如果只关心统计聚合结果,返回匹配到的结果数量设置为0有助于提高响应速度。
                Aggregation(search.NewCountAggregation("count_agg_1", "column_price")))
    
        searchResponse, err := client.Search(searchRequest)    //执行查询。
        aggResults := searchResponse.AggregationResults        //获取统计聚合结果。
        agg1, err := aggResults.Count("count_agg_1")        //获取名称为"count_agg_1"的统计聚合结果。
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        fmt.Println(agg1.Value)    //打印统计聚合结果。
    }

去重统计行数

返回指定字段不同值的数量,类似于SQL中的count(distinct)。
说明 去重统计行数的计算结果是个近似值。
  • 当去重统计行数小于1万时,计算结果是一个精确值。
  • 当去重统计行数达到1亿时,计算结果的误差为2%左右。
  • 参数
    参数 说明
    Name 自定义的统计聚合名称,用于区分不同的统计聚合,可根据此名称获取本次统计聚合结果。
    FieldName 用于统计聚合的字段,仅支持Long、Double、Boolean、Keyword和Geo_point类型。
    Missing

    当某行数据中的字段为空时,字段值的默认值。

    • 如果未设置Missing值,则在统计聚合时会忽略该行。
    • 如果设置了Missing值,则使用Missing值作为字段值的默认值参与统计聚合。
  • 示例
    /**
     * 求所有的商品,产地一共来自多少个省份。
     * 等效的SQL语句是SELECT count(distinct column_place) FROM product。
     */
    func distinctCount(client *tablestore.TableStoreClient, tableName string, indexName string) {
        searchRequest := &tablestore.SearchRequest{}
    
        searchRequest.
            SetTableName(tableName).    //设置数据表名称。
            SetIndexName(indexName).    //设置多元索引名称。
            SetSearchQuery(search.NewSearchQuery().
                SetQuery(&search.TermQuery{"place_of_production", "浙江省"}).
                SetLimit(0).    //如果只关心统计聚合结果,返回匹配到的结果数量设置为0有助于提高响应速度。
                Aggregation(search.NewDistinctCountAggregation("distinct_count_agg_1", "column_price").Missing(0.00)))
    
        searchResponse, err := client.Search(searchRequest)    //执行查询。
        aggResults := searchResponse.AggregationResults        //获取统计聚合结果。
        agg1, err := aggResults.DistinctCount("distinct_count_agg_1")        //获取名称为"distinct_count_agg_1"的统计聚合结果。
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        fmt.Println(agg1.Value)    //打印统计聚合结果。
    }

字段值分组

根据一个字段的值对查询结果进行分组,相同的字段值放到同一分组内,返回每个分组的值和该值对应的个数。
说明 当分组较大时,按字段值分组可能会存在误差。
  • 参数
    参数 说明
    Name 自定义的统计聚合名称,用于区分不同的统计聚合,可根据此名称获取本次统计聚合结果。
    FieldName 用于统计聚合的字段,仅支持Long、Double、Boolean和Keyword类型。
    Size 返回的分组数量。
    GroupBySorters 分组中的item排序规则,默认按照分组中item的数量降序排序,多个排序则按照添加的顺序进行排列。支持的参数如下:
    • 按照值的字典序升序排列
    • 按照值的字典序降序排列
    • 按照行数升序排列
    • 按照行数降序排列
    • 按照子统计聚合结果中值升序排列
    • 按照子统计聚合结果中值降序排列
    SubAggregation和SubGroupBy 子统计聚合,子统计聚合会根据分组内容再进行一次统计聚合分析。
    • 场景

      统计每个类别的商品数量,且统计每个类别价格的最大值和最小值。

    • 方法

      最外层的统计聚合是根据类别进行分组,再添加两个子统计聚合求价格的最大值和最小值。

    • 结果示例
      • 水果:5个(其中价格最高15元,最低3元)
      • 洗漱用品:10个(其中价格最高98元,最低1元)
      • 电子设备:3个(其中价格最高8699元,最低2300元)
      • 其它:15个(其中价格最高1000元,最低80元)
  • 示例
    /**
     * 所有商品中每一个类别各有多少个,且统计每一个类别的价格最大值和最小值。
     * 返回结果举例:"水果:5个(其中价格最贵15元,最便宜3元),洗漱用品:10个(其中价格最贵98元,最便宜1元),电子设备:3个(其中价格最贵8699元,最便宜2300元),其它:15个(其中价格最贵1000
     * 元,最便宜80元)"。
     */
    func GroupByField(client *tablestore.TableStoreClient, tableName string, indexName string) {
        searchRequest := &tablestore.SearchRequest{}
    
        searchRequest.
            SetTableName(tableName).    //设置数据表名称。
            SetIndexName(indexName).    //设置多元索引名称。
            SetSearchQuery(search.NewSearchQuery().
                SetQuery(&search.MatchAllQuery{}).    //匹配所有行。
                SetLimit(0).
                GroupBy(search.NewGroupByField("group1", "column_type").    //按商品类别的字段值进行分组。
                    SubAggregation(search.NewMinAggregation("min_price", "column_price")).    //分组中最便宜的商品。
                    SubAggregation(search.NewMaxAggregation("max_price", "column_price"))))    //分组中最贵的商品。
    
        searchResponse, err := client.Search(searchRequest)
        if err != nil {
            fmt.Printf("%#v", err)
            return
        }
        groupByResults := searchResponse.GroupByResults    //获取统计聚合结果。
        group, err := groupByResults.GroupByField("group1")
        if err != nil {
            fmt.Printf("%#v", err)
            return
        }
    
        for _, item := range group.Items {    //遍历返回的所有分组。
            //打印分组的值和分组中的记录行数。
            fmt.Println("\tkey: ", item.Key, ", rowCount: ", item.RowCount) 
    
            //打印最低价格。
            minPrice, _ := item.SubAggregations.Min("min_price")
            if minPrice.HasValue() {
                fmt.Println("\t\tmin_price: ", minPrice.Value)
            }
    
            //打印最高价格。
            maxPrice, _ := item.SubAggregations.Max("max_price")
            if maxPrice.HasValue() {
                fmt.Println("\t\tmax_price: ", maxPrice.Value)
            }
        }
    }

范围分组

根据一个字段的范围对查询结果进行分组,字段值在某范围内放到同一分组内,返回每个范围中相应的item个数。

  • 参数
    参数 说明
    Name 自定义的统计聚合名称,用于区分不同的统计聚合,可根据此名称获取本次统计聚合结果。
    FieldName 用于统计聚合的字段,仅支持Long和Double类型。
    Range(fromInclusive float64, toExclusive float64) 分组的范围。

    起始值romInclusive可以使用最小值NegInf,结束值toExclusive可以使用最大值Inf。

    SubAggregation和SubGroupBy 子统计聚合,子统计聚合会根据分组内容再进行一次统计聚合分析。

    例如按销量分组后再按省份分组,即可获得某个销量范围内哪个省比重比较大,实现方法是GroupByRange下添加一个GroupByField。

  • 示例
    /**
     * 求商品销量时按[NegInf,1000)、[1000,5000)、[5000,Inf)这些分组计算每个范围的销量。
     */
    func GroupByRange(client *tablestore.TableStoreClient, tableName string, indexName string) {
        searchRequest := &tablestore.SearchRequest{}
    
        searchRequest.
            SetTableName(tableName).    //设置数据表名称。
            SetIndexName(indexName).    //设置多元索引名称。
            SetSearchQuery(search.NewSearchQuery().
                SetQuery(&search.MatchAllQuery{}).    //匹配所有行。
                SetLimit(0).
                GroupBy(search.NewGroupByRange("group1", "column_number").
                    Range(search.NegInf, 1000).
                    Range(1000, 5000).
                    Range(5000, search.Inf)))
    
        searchResponse, err := client.Search(searchRequest)
        if err != nil {
            fmt.Printf("%#v", err)
            return
        }
        groupByResults := searchResponse.GroupByResults    //获取统计聚合结果。
        group, err := groupByResults.GroupByRange("group1")
        if err != nil {
            fmt.Printf("%#v", err)
            return
        }
        for _, item := range group.Items {    //遍历返回的所有分组。
            fmt.Println("\t[", item.From, ", ", item.To, "), rowCount: ", item.RowCount)    //打印本次分组的行数。
        }
    }

地理位置分组

根据距离某一个中心点的范围对查询结果进行分组,距离差值在某范围内放到同一分组内,返回每个范围中相应的item个数。

  • 参数
    参数 说明
    Name 自定义的统计聚合名称,用于区分不同的统计聚合,可根据此名称获取本次统计聚合结果。
    FieldName 用于统计聚合的字段,仅支持Geo_point类型。
    CenterPoint(latitude float64, longitude float64) 起始中心点的经纬度。

    latitude是起始中心点坐标纬度,longitude是起始中心点坐标经度。

    Range(fromInclusive float64, toExclusive float64) 分组的范围,单位为米。

    起始值fromInclusive可以使用最小值NegInf,结束值toExclusive可以使用最大值Inf。

    SubAggregation和SubGroupBy 子统计聚合,子统计聚合会根据分组内容再进行一次统计聚合分析。
  • 示例
    
    /**
     * 求距离万达广场[NegInf,1000)、[1000,5000)、[5000,Inf)这些范围内的人数,单位为米。
     */
    func GroupByGeoDistance(client *tablestore.TableStoreClient, tableName string, indexName string) {
        searchRequest := &tablestore.SearchRequest{}
    
        searchRequest.
            SetTableName(tableName).    //设置数据表名称。
            SetIndexName(indexName).    //设置多元索引名称。
            SetSearchQuery(search.NewSearchQuery().
                SetQuery(&search.MatchAllQuery{}).    //匹配所有行。
                SetLimit(0).
                GroupBy(search.NewGroupByGeoDistance("group1", "Col_GeoPoint", search.GeoPoint{Lat: 30.137817, Lon:120.08681}).
                    Range(search.NegInf, 1000).
                    Range(1000, 5000).
                    Range(5000, search.Inf)))
    
        searchResponse, err := client.Search(searchRequest)
        if err != nil {
            fmt.Printf("%#v", err)
            return
        }
        groupByResults := searchResponse.GroupByResults    //获取统计聚合结果。
        group, err := groupByResults.GroupByGeoDistance("group1")
        if err != nil {
            fmt.Printf("%#v", err)
            return
        }
        for _, item := range group.Items {    //遍历返回的所有分组。
            fmt.Println("\t[", item.From, ", ", item.To, "), rowCount: ", item.RowCount)    //打印本次分组的行数。
        }
    }

过滤条件分组

按照过滤条件对查询结果进行分组,获取每个过滤条件匹配到的数量,返回结果的顺序和添加过滤条件的顺序一致。

  • 参数
    参数 说明
    Name 自定义的统计聚合名称,用于区分不同的统计聚合,可根据此名称获取本次统计聚合结果。
    Query 过滤条件,返回结果的顺序和添加过滤条件的顺序一致。
    SubAggregation和SubGroupBy 子统计聚合,子统计聚合会根据分组内容再进行一次统计聚合分析。
  • 示例
    /**
     * 按照过滤条件进行分组,例如添加三个过滤条件(销量大于100、产地是浙江省、描述中包含杭州关键词),然后获取每个过滤条件匹配到的数量。
     */
    func GroupByFilter(client *tablestore.TableStoreClient, tableName string, indexName string) {
        searchRequest := &tablestore.SearchRequest{}
    
        searchRequest.
            SetTableName(tableName).    //设置数据表名称。
            SetIndexName(indexName).    //设置多元索引名称。
            SetSearchQuery(search.NewSearchQuery().
                SetQuery(&search.MatchAllQuery{}).    //匹配所有行。
                SetLimit(0).
                GroupBy(search.NewGroupByFilter("group1").
                    Query(&search.RangeQuery{
                        FieldName: "number",
                        From: 100,
                        IncludeLower: true}).
                    Query(&search.TermQuery{
                        FieldName: "place",
                        Term:      "浙江省",
                    }).
                    Query(&search.MatchQuery{
                        FieldName: "description",
                        Text: "杭州",
                    })))
    
        searchResponse, err := client.Search(searchRequest)
        if err != nil {
            fmt.Printf("%#v", err)
            return
        }
        groupByResults := searchResponse.GroupByResults    //获取统计聚合结果。
        group, err := groupByResults.GroupByFilter("group1")
        if err != nil {
            fmt.Printf("%#v", err)
            return
        }
        for _, item := range group.Items {    //遍历返回的所有分组。
            fmt.Println("\trowCount: ", item.RowCount)    //打印本次分组的行数。
        }
    }

嵌套

分组类型的统计聚合功能支持嵌套,其内部可以添加子统计聚合。

主要用于在分组内再次进行统计聚合,以两层的嵌套为例:
  • GroupBy+SubGroupBy:按省份分组后再按照城市分组,获取每个省份下每个城市的数据。
  • GroupBy+SubAggregation:按照省份分组后再求某个指标的最大值,获取每个省的某个指标最大值。
说明 为了性能、复杂度等综合考虑,嵌套的层级只开放了一定的层数,详情请参见多元索引限制

示例

/**
 * 嵌套的统计聚合示例。
 * 外层GroupByField中添加了2个Aggregation和1个GroupByRange。
 */
func NestedSample(client *tablestore.TableStoreClient, tableName string, indexName string) {
    searchRequest := &tablestore.SearchRequest{}

    searchRequest.
        SetTableName(tableName).    //设置数据表名称。
        SetIndexName(indexName).    //设置多元索引名称。
        SetSearchQuery(search.NewSearchQuery().
            SetQuery(&search.MatchAllQuery{}).    //匹配所有行。
            SetLimit(0).
            GroupBy(search.NewGroupByField("group1", "field1").
                SubAggregation(search.NewMinAggregation("sub_agg1", "sub_field1")).
                SubAggregation(search.NewMaxAggregation("sub_agg2", "sub_field2")).
                SubGroupBy(search.NewGroupByRange("sub_group1", "sub_field3").
                    Range(search.NegInf, 3).
                    Range(3, 5).
                    Range(5, search.Inf))))

    searchResponse, err := client.Search(searchRequest)
    if err != nil {
        fmt.Printf("%#v", err)
        return
    }
    groupByResults := searchResponse.GroupByResults    //获取统计聚合结果。
    group, err := groupByResults.GroupByField("group1")
    if err != nil {
        fmt.Printf("%#v", err)
        return
    }

    for _, item := range group.Items {    //遍历返回的所有分组。
        //打印分组的值和分组中的记录行数。
        fmt.Println("\tkey: ", item.Key, ", rowCount: ", item.RowCount) 

        //获取名称为"sub_agg1"的统计聚合结果。
        subAgg1, _ := item.SubAggregations.Min("sub_agg1")
        if subAgg1.HasValue() {
            fmt.Println("\t\tsub_agg1: ", subAgg1.Value)
        }

        //获取名称为"sub_agg2"的统计聚合结果。
        subAgg2, _ := item.SubAggregations.Max("sub_agg2")
        if subAgg2.HasValue() {
            fmt.Println("\t\tsub_agg2: ", subAgg2.Value)
        }

        //获取名称为"sub_group1"的统计聚合结果。
        subGroup, _ := item.SubGroupBys.GroupByRange("sub_group1")
        for _, item := range subGroup.Items {
            fmt.Println("\t\t[", item.From, ", ", item.To, "), rowCount: ", item.RowCount)
        }
    }
}

多个统计聚合

多个统计聚合功能可以组合使用。
说明 当多个统计聚合的复杂度较高时可能会影响响应速度。
  • 示例1
    func MultipleAggregations(client *tablestore.TableStoreClient, tableName string, indexName string) {
        searchRequest := &tablestore.SearchRequest{}
    
        searchRequest.
            SetTableName(tableName).    //设置数据表名称。
            SetIndexName(indexName).    //设置多元索引名称。
            SetSearchQuery(search.NewSearchQuery().
                SetQuery(&search.MatchAllQuery{}).    //匹配所有行。
                SetLimit(0).
                Aggregation(search.NewAvgAggregation("agg1", "Col_Long")).                //计算Col_Long字段的平均值。
                Aggregation(search.NewDistinctCountAggregation("agg2", "Col_Long")).    //计算Col_Long字段不同取值的个数。
                Aggregation(search.NewMaxAggregation("agg3", "Col_Long")).                //计算Col_Long字段的最大值。
                Aggregation(search.NewSumAggregation("agg4", "Col_Long")).                //计算Col_Long字段的和。
                Aggregation(search.NewCountAggregation("agg5", "Col_Long")))            //计算存在Col_Long字段的行数。
    
        //设置返回所有列。
        searchRequest.SetColumnsToGet(&tablestore.ColumnsToGet{
            ReturnAll: true,
        })
        searchResponse, err := client.Search(searchRequest)
        if err != nil {
            fmt.Printf("%#v", err)
            return
        }
        aggResults := searchResponse.AggregationResults    //获取统计聚合结果。
    
        //获取求平均值的统计聚合结果。
        agg1, err := aggResults.Avg("agg1")        //获取名称为"agg1"的统计聚合结果,类型为Avg。
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        if agg1.HasValue() {                            //名称为"agg1"的统计聚合结果是否有Value值。
            fmt.Println("(avg) agg1: ", agg1.Value)    //打印Col_Long字段平均值。
        } else {
            fmt.Println("(avg) agg1: no value")        //所有行都不存在Col_Long字段时的打印信息。
        }
    
        //获取去重统计行数的统计聚合结果。
        agg2, err := aggResults.DistinctCount("agg2")    //获取名称为"agg2"的统计聚合结果,类型为DistinctCount。
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        fmt.Println("(distinct) agg2: ", agg2.Value)        //打印Col_Long字段不同取值的个数。
    
        //获取求最大值的统计聚合结果。
        agg3, err := aggResults.Max("agg3")        //获取名称为"agg3"的统计聚合结果,类型为Max。
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        if agg3.HasValue() {
            fmt.Println("(max) agg3: ", agg3.Value)    //打印Col_Long字段最大值。
        } else {
            fmt.Println("(max) agg3: no value")        //所有行都不存在Col_Long字段时的打印信息。
        }
    
        //获取求和的统计聚合结果。
        agg4, err := aggResults.Sum("agg4")        //获取名称为"agg4"的统计聚合结果,类型为Sum。
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        fmt.Println("(sum) agg4: ", agg4.Value)        //打印Col_Long字段的和。
    
        //获取统计行数的统计聚合结果。
        agg5, err := aggResults.Count("agg5")        //获取名称为"agg5"的统计聚合结果,类型为Count。
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        fmt.Println("(count) agg6: ", agg5.Value)    //打印存在Col_Long字段的个数。
    }
  • 示例2
    func MultipleAggregationsAndGroupBysSample(client *tablestore.TableStoreClient, tableName string, indexName string) {
        searchRequest := &tablestore.SearchRequest{}
    
        searchRequest.
            SetTableName(tableName).    //设置数据表名称。
            SetIndexName(indexName).    //设置多元索引名称。
            SetSearchQuery(search.NewSearchQuery().
                SetQuery(&search.MatchAllQuery{}).    //匹配所有行。
                SetLimit(0).
                Aggregation(search.NewAvgAggregation("agg1", "Col_Long")).                //计算Col_Long字段的平均值。
                Aggregation(search.NewDistinctCountAggregation("agg2", "Col_Long")).    //计算Col_Long字段不同取值的个数。
                Aggregation(search.NewMaxAggregation("agg3", "Col_Long")).                //计算Col_Long字段的最大值。
                GroupBy(search.NewGroupByField("group1", "Col_Keyword").    //对Col_Keyword字段做GroupByField取值统计聚合。
                    GroupBySorters([]search.GroupBySorter{}).    //指定返回结果分组的顺序。
                    Size(2).                                //仅返回前2个分组。
                    SubAggregation(search.NewAvgAggregation("sub_agg1", "Col_Long")).    //对每个分组进行子统计聚合。
                    SubGroupBy(search.NewGroupByField("sub_group1", "Col_Keyword2"))).    //对每个分组进行子统计聚合。
                GroupBy(search.NewGroupByRange("group2", "Col_Long").        //对Col_Long字段做GroupByRange范围。
                    Range(search.NegInf, 3).            //第一个分组包含Col_Long在(NegInf, 3)的索引行。
                    Range(3, 5).            //第二个分组包含Col_Long在[3, 5)的索引行。
                    Range(5, search.Inf)))            //第三个分组包含Col_Long在[5, Inf)的索引行。
    
        // 设置返回所有列。
        searchResponse, err := client.Search(searchRequest)
        if err != nil {
            fmt.Printf("%#v", err)
            return
        }
    
        aggResults := searchResponse.AggregationResults    //获取统计聚合结果。
        //获取求平均值的统计聚合结果。
        agg1, err := aggResults.Avg("agg1")        //获取名称为"agg1"的统计聚合结果,类型为Avg。
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        if agg1.HasValue() {                            //名称为"agg1"的统计聚合结果是否有Value值。
            fmt.Println("(avg) agg1: ", agg1.Value)    //打印Col_Long字段平均值。
        } else {
            fmt.Println("(avg) agg1: no value")        //所有行都不存在Col_Long字段时的打印信息。
        }
    
        //获取去重统计行数的统计聚合结果。
        agg2, err := aggResults.DistinctCount("agg2")    //获取名称为"agg2"的统计聚合结果,类型为DistinctCount。
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        fmt.Println("(distinct) agg2: ", agg2.Value)        //打印Col_Long字段不同取值的个数。
    
        //获取求最大值的统计聚合结果。
        agg3, err := aggResults.Max("agg3")        //获取名称为"agg3"的统计聚合结果,类型为Max。
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        if agg3.HasValue() {
            fmt.Println("(max) agg3: ", agg3.Value)    //打印Col_Long字段最大值。
        } else {
            fmt.Println("(max) agg3: no value")        //所有行都不存在Col_Long字段时的打印信息。
        }
    
        groupByResults := searchResponse.GroupByResults    //获取统计聚合结果。
        //获取按字段值分组的统计聚合结果。
        group1, err := groupByResults.GroupByField("group1")    //获取名称为"group1"的统计聚合结果,类型为GroupByField。
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        fmt.Println("group1: ")
        for _, item := range group1.Items {    //遍历返回的所有分组。
            //item
            fmt.Println("\tkey: ", item.Key, ", rowCount: ", item.RowCount)    //打印本次分组的行数。
    
            //获取求平均值的子统计聚合结果。
            subAgg1, err := item.SubAggregations.Avg("sub_agg1")    //获取名称为"sub_agg1"的子统计聚合结果,类型为Avg。
            if err != nil {
                panic(err)
            }
            if subAgg1.HasValue() {    //如果子统计聚合"sub_agg1"计算出了Col_Long字段的平均值,则HasValue()返回true。
                fmt.Println("\t\tsub_agg1: ", subAgg1.Value)    //打印本次分组中,子统计聚合计算的Col_Long字段的平均值。
            }
    
            //获取按字段值分组的子统计聚合结果。
            subGroup1, err := item.SubGroupBys.GroupByField("sub_group1")    //获取名称为"sub_group1"的子统计聚合结果,类型为GroupByField。
            if err != nil {
                panic(err)
            }
            fmt.Println("\t\tsub_group1")
            for _, subItem := range subGroup1.Items {    //遍历名称为"sub_group1"的子统计聚合结果。
                fmt.Println("\t\t\tkey: ", subItem.Key, ", rowCount: ", subItem.RowCount)    //打印"sub_group1"的子统计聚合结果分组,即分组中的行数。
                tablestore.Assert(subItem.SubAggregations.Empty(), "")
                tablestore.Assert(subItem.SubGroupBys.Empty(), "")
            }
        }
    
        //获取按范围分组的统计聚合结果。
        group2, err := groupByResults.GroupByRange("group2")    //获取名称为"group2"的统计聚合结果,类型为GroupByRange。
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        fmt.Println("group2: ")
        for _, item := range group2.Items {    //遍历返回的所有分组。
            fmt.Println("\t[", item.From, ", ", item.To, "), rowCount: ", item.RowCount)    //打印本次分组的行数。
        }
    }