1. 实现查询去重、分页，例如：实现依据qid去重，createTime排序，命令行为：

GET /nb_luban_answer/_search

{"query": {"match": {"status": 1}

},"sort": [

{"createTime": {"order": "desc"}

}

],"aggs": {"qid": {"terms": {"field": "qid","size": 10},"aggs": {"rated": {"top_hits": {"sort": [{"createTime": {"order": "desc"}

}],"size": 1}

}

}

}

},"size": 0,"from": 0}

JAVA API

String indexName="nb_luban_answer";

String typeName="luban_answer";

AggregationBuilder aggregation=AggregationBuilders

.terms("agg").field("qid")

.subAggregation(

AggregationBuilders.topHits("top").addSort("createTime",SortOrder.DESC).setSize(1)

);

SearchResponse sResponse=Tool.CLIENT.prepareSearch(indexName).setTypes(typeName)

.setQuery(QueryBuilders.matchQuery("status",1))

.addSort("createTime", SortOrder.DESC)

.addAggregation(aggregation)

.execute().actionGet();

Terms agg= sResponse.getAggregations().get("agg");for(Terms.Bucket entry : agg.getBuckets()) {

String key=String.valueOf(entry.getKey()) ;long docCount =entry.getDocCount();

System.out.println("key:"+ key +"doc_count:"+docCount);

TopHits topHits= entry.getAggregations().get("top");for(SearchHit hit : topHits.getHits()){

System.out.println("-> id:"+ hit.getId()+"createTime:"+hit.getSource().get("createTime"));

}

}

2. 取得某个索引中某个字段中的所有出现过的值

这种操作类似于使用SQL的SELECT UNIQUE语句。当需要获取某个字段上的所有可用值时，可以使用terms聚合查询完成：eg: select distinct street_name from table_name ;

GET /index_streets/_search?search_type=count

{"aggs": {"street_values": {"terms": {"field": "name.raw","size": 0}

}

}

}

因为目标是得到name字段上的所有出现过的值，因此search_type被设置为了count，这样在返回的响应中不会出现冗长的hits部分。另外，查询的目标字段的索引类型需要设置为not_analyzed。所以上面的field指定的是name.raw。

3. 取得某个索引/类型下某个字段中出现的不同值的个数

这种操作类似于使用SQL的select count( * )  from  (select distinct * from table)语句。当需要获取某个字段上的出现的不同值的个数时，可以使用cardinality聚合查询完成：

GET /index_streets/_search?search_type=count

{"aggs": {"uniq_streets": {"cardinality": {"field": "name.raw"}

}

}

}

因为目标是得到name字段上的所有出现过的值，因此search_type被设置为了count，这样在返回的响应中不会出现冗长的hits部分。另外，查询的目标字段如果是字符串类型的，那么其索引类型需要设置为not_analyzed。所以上面的field指定的是name.raw。

转自：https://blog.csdn.net/a422100210/article/details/60959450