子句说明
一个关键词查询后可能会找到数以万计的文档，用户不太可能浏览所有的文档来获取自己需要的信息，有些情况下用户感兴趣的可能是一些统计的信息。
语法说明
统计子句格式：
group_key:field, range:number1~number2, agg_fun:func1#func2, max_group:number2,
agg_filter:filter_clause, max_group:number参数介绍：
参数 | 类型 | 必需 | 取值范围 | 默认值 | 描述 |
group_key:field | field为属性字段 | 必选参数 | 目前只支持对 INT，LITERAL，INT_ARRAY，LITERAL_ARRAY 字段类型做统计（注意 INT_ARRAY，LITERAL_ARRAY 这2个字段类型做统计时，以该字段中相同值为单位进行统计） | field为要进行统计的字段名，必须配置属性字段 | |
agg_fun | 必选参数 | count(id)、sum(id)、max(id)、min(id)、distinct_count(id)五种系统函数 | func可以为count()、sum(id)、max(id)、min(id)、distinct_count(id)五种系统函数，含义分别为：统计文档个数、对id字段进行求和、获取id字段最大值、获取id字段最小值、获取id的去重统计个数；支持同时进行多个函数的统计，中间用英文井号（#）分隔；sum、max、min的内容支持基本的算术运算 | ||
range | 非必须参数 | 表示number1~number2及大于number2的区间情况（注：不支持string类型的字段分布统计） | 表示分段统计，可用于分布统计，只支持单个range参数。 | ||
agg_filter | 非必须参数 | 表示仅统计满足特定条件的文档 | |||
agg_sampler_threshold | int类型 | 非必须参数 | ，抽样统计的阈值。表示该值之前的文档会依次统计，该值之后的文档会进行抽样统计； | ||
agg_sampler_step | int类型 | 非必须参数 | 抽样统计的步长，表示从agg_sampler_threshold后的文档将间隔agg_sampler_step个文档统计一次。对于sum和count类型的统计会把阈值后的抽样统计结果最后乘以步长进行估算，估算的结果再加上阈值前的统计结果就是最后的统计结果。 | ||
max_group | int类型 | 非必须参数 | 1000 | 最大返回组数 |
注意事项
aggregate为非必选子句；
在aggregate中出现的字段必须在定义应用结构的时候配置为属性字段；
aggregate结果会在搜索节点facet节点中展示出来，具体值字段名为agg_fun的名字，如sum、count等
aggregate支持多个key的统计，多个统计中间用英文分号（;）分隔。参考格式：
group_key:field1,agg_fun:func1;group_key:field2,agg_fun:func2统计子句信息需要将config子句中的format 设置为fulljson，才会在返回结果中的facet节点中展示
distinct_count功能，仅在独享-集群支持，同时需要在kvpairs子句中加入
enable_accurate_statistics:true参数，使用distinct_count功能，查询将不再召回具体的结果数据，只有facet中的统计数据独享集群中，支持count、max、min和sum的精确统计，需要在kvpairs子句中加入enable_accurate_statistics:true参数
受引擎性能影响，aggregate统计子句仅能保证10w的召回量下的文档数统计准确，超过10w的文档数统计不保证准确。（独享-集群，可通过在kvpairs子句中加入enable_accurate_statistics:true参数，提高统计的精确度）
示例
搜索包含“浙大”的文档，并按照group_id字段进行统计，统计维度包含对price字段进行求和及计算最大值；并对company_id进行统计个数：
query=default:'浙大'&&aggregate=group_key:group_id,agg_fun:sum(price)#max(price);group_key:company_id,agg_fun:count()结果展示：
{ status: "OK", result: { searchtime: 0.015634, total: 5, num: 1, viewtotal: 5, items: [ //具体搜索结果 { ... } ], facet: [ { key: "group_id", items: [ { value: 43, sum: 81, max: 20, }, { value: 63, sum: 91, max: 50, }, ], }, { key: "company_id", items: [ { value: 13, count: 4, }, { value: 10, count: 1, }, ], }, ], }, errors: [ ], tracer: "", },搜索包含“浙大”的文档，并按照group_id字段进行统计，统计维度包含对price字段进行求和。其中10000以后的文档进行抽样，步长为5：
query=default:'浙大'&&aggregate=group_key:group_id,agg_fun:sum(price), agg_sampler_threshold:10000, agg_sampler_step:5搜索包含“浙大”的文档，并按照group_id字段进行统计个数，统计维度为小于10、10~50、及大于50的文档数：
query=default:'浙大'&&aggregate=group_key:group_id,agg_fun:count(),range:10~50搜索包含“浙大”的文档，并按照group_id字段进行统计hits及replies的和的最大值，仅统计create_timestamp大于1423456781的文档：
query=default:'浙大'&&aggregate=group_key:group_id,agg_fun:max(hits+replies),agg_filter:create_timestamp>1423456781