您可以使用子聚合来实现。从ES
6.1开始，composite聚合也可以派上用场（尽管仍处于试验阶段）。

查询可能如下所示：

POST bidder_server_stats/doc/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "by bc": {
      "terms": {
        "field": "bc"
      },
      "aggs": {
        "by log_dt_st": {
          "terms": {
            "field": "log_dt_st"
          },
          "aggs": {
            "sum(avg_price)": {
              "sum": {
                "field": "avg_price"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

响应看起来像这样：

{
  ...
  "aggregations": {
    "by bc": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "2513",
          "doc_count": 2,
          "by log_dt_st": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
              {
                "key": 1528439776073,
                "key_as_string": "2018-06-08T06:36:16.073Z",
                "doc_count": 2,
                "sum(avg_price)": {
                  "value": 16.800000190734863
                }
              }
            ]
          }
        },
        {
          "key": "2514",
          "doc_count": 1,
          "by log_dt_st": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
              {
                "key": 1528439776073,
                "key_as_string": "2018-06-08T06:36:16.073Z",
                "doc_count": 1,
                "sum(avg_price)": {
                  "value": 10
                }
              }
            ]
          }
        }
      ]
    }
  }
}

片刻考虑：

• bc应该具有keyword类型（以便能够对其进行terms聚合）
• terms默认情况下，聚合仅返回前10个存储桶；您可能对此聚合感兴趣，size并且有sort多种选择

更新 ：响应评论中的问题，因为它将改善答案。

我们可以在结果集中添加更多字段而不将它们添加到聚合中吗？

不，不是直接。像在SQL中一样，GROUP BY返回的所有字段都应该是GROUP BY函数的一部分或集合。

除了聚合，很少有其他方法可以实际获取更多数据：

• 搜索结果本身（hits部分）；
• top_hits 聚合，它允许给定存储桶具有一些最相关的文档。

我们可以添加多少个子聚合？

我找不到任何相关的文档或配置设置来确定答案。然而，有index.max_docvalue_fields_search，默认设置为100在动态索引设置。由于聚合使用doc_values，我想说大约100个存储桶聚合是一个合理的上限。

我相信这里的限制是您的Elasticsearch集群的实际性能。

我们可以将所有结果字段都放在同一个存储桶中吗？

可以做到，但可能没有效率。您可以使用聚合script模式terms。查询可能如下所示：

POST bidder_server_stats/doc/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "via script": {
      "terms": {
        "script": {
          "source": "doc['bc'].value +':::'+ doc['log_dt_st'].value ",
          "lang": "painless"
        }
      },
      "aggs": {
        "sum(avg_price)": {
          "sum": {
            "field": "avg_price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

结果将如下所示：

{
  ...
  "aggregations": {
    "via script": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "2513:::2018-06-08T06:36:16.073Z",
          "doc_count": 2,
          "sum(avg_price)": {
            "value": 16.800000190734863
          }
        },
        {
          "key": "2514:::2018-06-08T06:36:16.073Z",
          "doc_count": 1,
          "sum(avg_price)": {
            "value": 10
          }
        }
      ]
    }
  }
}

为了执行此聚合，Elasticsearch将必须为与查询匹配的每个文档计算存储桶值，这相当于SQL中的完整扫描。相反，聚合更像是索引查找，因为它们使用doc_values数据表示形式，该数据结构使这些查找有效。

在某些情况下，script存储桶可能是一种解决方案，但其范围非常有限。如果您对script基于解决方案感兴趣，那么还可以考虑脚本化的度量标准聚合。

希望有帮助！

更新：从ES 6.1开始，可以进行composite聚合

在Elasticsearch 6.1
composite中添加了聚合。从6.3开始，它仍然标记为实验性的（因此API可能会更改，或者将来可能会完全删除此功能）。

这种情况下的查询如下所示：

POST bidder_server_stats/doc/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "my composite": {
      "composite": {
        "sources": [
          {
            "bc": {
              "terms": {
                "field": "bc"
              }
            }
          },
          {
            "log_dt_st": {
              "terms": {
                "field": "log_dt_st"
              }
            }
          }
        ]
      },
      "aggs": {
        "sum(avg_price)": {
          "sum": {
            "field": "avg_price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

以及响应：

{
  "aggregations": {
    "my composite": {
      "after_key": {
        "bc": "2514",
        "log_dt_st": 1528439776073
      },
      "buckets": [
        {
          "key": {
            "bc": "2513",
            "log_dt_st": 1528439776073
          },
          "doc_count": 2,
          "sum(avg_price)": {
            "value": 16.800000190734863
          }
        },
        {
          "key": {
            "bc": "2514",
            "log_dt_st": 1528439776073
          },
          "doc_count": 1,
          "sum(avg_price)": {
            "value": 10
          }
        }
      ]
    }
  }
}