# bucket 嵌套实现颜色+品牌的多层下钻分析
从颜色到品牌进行下钻分析，每种颜色的平均价格，以及找到每种颜色每个品牌的平均价格
在实现该需求之前，我们先来了解下什么是下钻分析
# 什么是下钻？
比如说，现在红色的电视有 4 台，有 3 台是属于长虹的，1 台是属于小米的
- 红色电视中的 3 台长虹的平均价格是多少？
- 红色电视中的 1 台小米的平均价格是多少？
下钻的意思是，已经分了一个组了，比如说颜色的分组，然后还要继续对这个分组内的数据再分组， 比如一个颜色内，还可以分成多个不同的品牌的组，最后对每个最小粒度的分组执行聚合分析操作， 这就叫做下钻分析。
es 下钻分析，就要对 bucket 进行多层嵌套，多次分组
# 实现需求
GET /tvs/sales/_search
{
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}
},
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"field": "brand"
},
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"field": "price"
}
}
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响应结果
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},
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"sum_other_doc_count": 0,
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{
"key": "红色",
"doc_count": 4,
"color_avg_price": {
"value": 3250
},
"group_by_brand": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "长虹",
"doc_count": 3,
"brand_avg_price": {
"value": 1666.6666666666667
}
},
{
"key": "三星",
"doc_count": 1,
"brand_avg_price": {
"value": 8000
}
}
]
}
},
{
"key": "绿色",
"doc_count": 2,
"color_avg_price": {
"value": 2100
},
"group_by_brand": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "TCL",
"doc_count": 1,
"brand_avg_price": {
"value": 1200
}
},
{
"key": "小米",
"doc_count": 1,
"brand_avg_price": {
"value": 3000
}
}
]
}
},
{
"key": "蓝色",
"doc_count": 2,
"color_avg_price": {
"value": 2000
},
"group_by_brand": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "TCL",
"doc_count": 1,
"brand_avg_price": {
"value": 1500
}
},
{
"key": "小米",
"doc_count": 1,
"brand_avg_price": {
"value": 2500
}
}
]
}
}
]
}
}
}
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按照多个维度（颜色+品牌）多层下钻分析，而且学会了每个下钻维度（颜色，颜色+品牌）， 都可以对每个维度分别执行一次 metric 聚合操作