主要观点：Elasticsearch 的聚合功能是分析基础设施的基石，比较了 Sampler、Composite 和 Terms 三种聚合类型，探讨其优势、局限性及适用场景，强调根据数据特征和性能目标选择合适的聚合方式。
关键信息：

• Elasticsearch 聚合可用于总结和分析数据，如识别趋势、理解分布等，选择合适的聚合类型很关键。
• Sampler 聚合通过处理数据子集提高性能，适用于快速探索大型数据集和性能优化，但结果近似，对大日期范围准确性低。
• Composite 聚合用于大型聚合结果的分页，更节省内存，但实现复杂，仍可能遇到桶限制错误和子聚合合并复杂的问题。
• Terms 聚合用于基于字段值分组文档，适用于分析分类数据，但内存消耗大，无内置分页支持。
• 实施中的经验：Composite 聚合会遇到桶限制错误，Sampler 聚合结果近似，Terms 聚合可通过调整大小参数等解决问题。
• 工程最佳实践：调整查询、应用过滤器、充分测试。
  重要细节：
• Java 代码示例展示了三种聚合类型的实现方式，如 Sampler 聚合的executeSamplerAggregation方法等。
• 详细说明了三种聚合类型在不同场景下的优缺点及适用情况，如 Composite 聚合适用于分页和内存效率，Terms 聚合适用于分类分析等。
• 强调根据数据特点和性能目标选择聚合方式，如大型数据集可先用 Sampler 快速探索，再用 Terms 精确分析等。