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一种multi-value(多值)度量聚合，计算从聚合文档中提取的数值的统计(stats)数据。 值可以从文档的给定的 numeric 字段中提取，也可以由脚本生成。
extended_stats 聚合是 stats 聚合的扩展版本，其中添加了额外的度量，如sum_of_squares、variance、std_deviation 和 std_deviation_bounds。
假设数据由代表学生考试成绩(0到100之间)的文档组成：
GET /exams/_search
{
"size": 0,
"aggs" : {
"grades_stats" : { "extended_stats" : { "field" : "grade" } }
}
}
上述聚合计算所有文档的分数统计信息。
聚合类型是 extended_stats ，field 设置定义了用于统计计算的文档的 numeric 字段。 上面的查询将返回以下内容:
{
...
"aggregations": {
"grades_stats": {
"count": 2,
"min": 50.0,
"max": 100.0,
"avg": 75.0,
"sum": 150.0,
"sum_of_squares": 12500.0,
"variance": 625.0,
"std_deviation": 25.0,
"std_deviation_bounds": {
"upper": 125.0,
"lower": 25.0
}
}
}
}
聚合的名称(上面的grades_stats)也用作键，通过它可以从返回的响应中检索聚合结果。
默认情况下，extended_stats 度量将返回一个名为 std_deviation_bounds 的对象，该对象提供了一个距离平均值正负两个标准差的区间。
这是一种可视化数据差异的有用方法。
如果你想要使用不同的边界，例如三个标准偏差，可以在请求中设置 sigma：
GET /exams/_search
{
"size": 0,
"aggs" : {
"grades_stats" : {
"extended_stats" : {
"field" : "grade",
"sigma" : 3
}
}
}
}
sigma 可以是任何非负的浮点数，这意味着你可以请求非整数值，如1.5。
值 0 是有效的，但是将简单地返回upper(上) 和 lower(下) 限的平均值。
标准差和界限需要正态性
默认情况下会显示标准差及其界限，但它们并不总是适用于所有数据集。 数据必须是正态分布的，这样度量才有意义。 标准差背后的统计会假设数据呈正态分布，因此，如果数据严重向左或向右倾斜，返回的值将会产生误导。
基于脚本计算成绩的统计数据：
GET /exams/_search
{
"size": 0,
"aggs" : {
"grades_stats" : {
"extended_stats" : {
"script" : {
"source" : "doc['grade'].value",
"lang" : "painless"
}
}
}
}
}
这将把参数 script 解释为一个 inline(内联) 脚本，使用painless(无痛) 脚本语言，没有脚本参数。
要使用一个已存储的脚本，请使用以下语法：
GET /exams/_search
{
"size": 0,
"aggs" : {
"grades_stats" : {
"extended_stats" : {
"script" : {
"id": "my_script",
"params": {
"field": "grade"
}
}
}
}
}
}