主要知识点：
- bucket+metric 计算分种颜色的电视的平均价格
语法：
GET /tvs/sales/_search
{
"size" : 0,
"aggs": {
"colors": {
"terms": {
"field": "color"
},
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
这条语句的意思就是：按照color去分bucket，可以拿到每个color bucket中的数量，这个仅仅只是一个bucket操作，doc_count其实只是es的bucket操作默认执行的一个内置metric。接下来在一个aggs中执行的bucket操作（terms）下，平级的json结构下，再加一个aggs，这个第二个aggs内部，同样取个名字，执行一个metric操作（本例对之前的每个bucket中的数据的指定的field也就是price 求一个平均值（avg）操作），这条语句前部分是bucket操作，后部分是metric操作。
执行结果如下（部分）
"aggregations": {
"group_by_color": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "红色",
"doc_count": 4,
"avg_price": {
"value": 3250
}
},
value：就是metric计算的结果，每个bucket中的数据的price字段求平均值后的结果。
这条语句类似mysql的sql:select avg(price) from tvs.sales group by color